乳腺癌患者新辅助治疗后内镜辅助与传统保乳手术的长期结局:随机、多中心、开放标签、非劣效性试验

本研究为随机、多中心、开放标签、非劣效性试验,针对新辅助治疗后浸润性乳腺癌患者,比较内镜辅助保乳手术(E-BCS)与传统保乳手术(C-BCS)

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen UniversitySun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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视频预测Breast Cancer Invasive
Long-Term Outcomes of Endoscopic-assisted vs Conventional Breast-conserving Surgery in Breast Cancer Patients After Neoadjuvant Therapy: a Randomized, Multicenter, Open Label, Non-inferiority Trial

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

乳腺癌患者新辅助治疗后内镜辅助与传统保乳手术的长期结局:随机、多中心、开放标签、非劣效性试验

本研究为随机、多中心、开放标签、非劣效性试验,针对新辅助治疗后浸润性乳腺癌患者,比较内镜辅助保乳手术(E-BCS)与传统保乳手术(C-BCS)。纳入804例合格患者,按中心和分子亚型分层,1:1随机分组。共同主要终点为5年无病生存和术后6个月Breast-Q评分;次要终点包括美容、生存及手术结局。旨在验证内镜辅助手术的长期安全性和美学效果,为推广提供临床证据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:浸润性乳腺癌。本研究标题为“内镜辅助与传统保乳手术治疗新辅助治疗后乳腺癌患者的长期结局:一项随机、多中心、开放标签、非劣效性试验”,研究对象为新辅助治疗后的乳腺癌患者。经纳入和排除标准筛选后,共有804例符合条件的患者将按中心和分子亚型分层,采用分层区组随机化方法,以1:1比例随机分配至内镜辅助保乳手术(E-BCS)组或传统保乳手术(C-BCS)组。共同主要终点为5年无病生存期(5y-DFS)和术后6个月时的Breast-Q评分。次要终点包括美容结局,如术者对乳房的满意度和患者对瘢痕的满意度;生存结局,如5年总生存期(5y-OS)和5年局部复发率(5y-LRR);以及手术结局,如手术时间、术中出血量、切口长度和术后并发症发生率。本研究旨在通过将内镜辅助手术与传统的开放保乳手术进行比较,确认内镜辅助手术在新辅助治疗后的乳腺癌患者中的长期安全性和美学效果,并为内镜乳腺手术的推广应用提供临床证据。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer Invasive。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06716073

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数据说明

疾病:浸润性乳腺癌。本研究标题为“内镜辅助与传统保乳手术治疗新辅助治疗后乳腺癌患者的长期结局:一项随机、多中心、开放标签、非劣效性试验”,研究对象为新辅助治疗后的乳腺癌患者。经纳入和排除标准筛选后,共有804例符合条件的患者将按中心和分子亚型分层,采用分层区组随机化方法,以1:1比例随机分配至内镜辅助保乳手术(E-BCS)组或传统保乳手术(C-BCS)组。共同主要终点为5年无病生存期(5y-DFS)和术后6个月时的Breast-Q评分。次要终点包括美容结局,如术者对乳房的满意度和患者对瘢痕的满意度;生存结局,如5年总生存期(5y-OS)和5年局部复发率(5y-LRR);以及手术结局,如手术时间、术中出血量、切口长度和术后并发症发生率。本研究旨在通过将内镜辅助手术与传统的开放保乳手术进行比较,确认内镜辅助手术在新辅助治疗后的乳腺癌患者中的长期安全性和美学效果,并为内镜乳腺手术的推广应用提供临床证据。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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