乳腺癌患者COS下的总生存与无病生存

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌患者在接受控制性卵巢刺激(COS)进行生育力保存后的总生存与无病生存情况

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clinicaltrials
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其他预测Breast Cancer
Overall Survival and Disease-free Survival in Breast Cancer Patients Under COS

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

乳腺癌患者COS下的总生存与无病生存

该数据集英文名为 Overall Survival and Disease-free Survival in Breast Cancer Patients Under COS,来源于 clinicaltrials.gov,主题标签为 Breast Cancer,本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。数据集聚焦乳腺癌患者在接受控制性卵巢刺激(COS)进行生育力保存后的总生存与无病生存情况。根据源站描述,乳腺癌的肿瘤大小、淋巴结受累情况和组织学分级可提供丰富的预后信息并支持疾病分期;与其他肿瘤病理一样,诊断时的疾病分期是估计生存的主要决定因素。该研究在 I-II 期(TNM)患者中,于肿瘤经手术治疗切除后、在需要时进行全身治疗之前,实施用于生育力保存的卵巢刺激。数据集围绕这一临床情境,关注患者的总生存与无病生存结局,为相关研究与分析提供数据基础。

【数据集背景】

乳腺癌是源站描述中明确提及的疾病类型。源站指出,肿瘤大小、淋巴结受累和 histological grade(组织学分级)能够提供丰富的预后信息,并可用于对疾病进行分期;与其他肿瘤病理相同,诊断时的疾病分期是估计生存的主要决定因素。源站还提到,年轻女性中基底型肿瘤和 HER2(人表皮生长因子受体 2)相关肿瘤的发生率更高,而这些肿瘤并不总是表达激素受体。该数据集所对应的研究关注的是:在肿瘤经手术切除后、在需要时进行全身治疗之前,对 I-II 期(TNM)患者实施用于生育力保存的控制性卵巢刺激(COS),并考察其与患者总生存和无病生存之间的关系。源站描述指出,在疾病早期,肿瘤切除后的控制性卵巢刺激过程尚未显示出在总生存方面使疾病预后恶化。

【数据内容】

依据源站描述,该数据集的主题围绕乳腺癌患者在 COS 条件下的总生存(Overall Survival)与无病生存(Disease-free Survival)。数据集英文名称即体现了这两个生存结局指标。源站描述中提及的疾病相关信息包括肿瘤大小、淋巴结受累、组织学分级、TNM 分期(研究纳入 I-II 期患者)、激素受体表达情况,以及基底型肿瘤和 HER2 相关肿瘤在年轻女性中的较高发生率。关于数据集的具体字段构成、记录数量、变量类型、随访时长和生存率数值等详细内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述表明,相关研究在乳腺癌 I-II 期(TNM)患者中开展,干预或观察情境为:在肿瘤经手术治疗切除后、在需要时进行全身治疗之前,实施用于生育力保存的卵巢刺激。源站描述还说明,在疾病早期,肿瘤切除后的控制性卵巢刺激过程尚未显示出在总生存方面使疾病预后恶化。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、样本量、随访安排以及数据加工方式等信息,源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述,该数据集适用于围绕乳腺癌患者生存结局的分析场景,尤其是关注总生存与无病生存的研究。其主题涉及接受控制性卵巢刺激进行生育力保存的乳腺癌患者,因此可用于探讨这一临床情境下疾病预后相关问题的研究。源站描述中提及的肿瘤大小、淋巴结受累、组织学分级、TNM 分期以及激素受体和 HER2 相关特征,也可作为理解乳腺癌预后与分期问题的背景信息。关于该数据集在其他具体研究场景中的适用性,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、字段说明、数据处理流程、统计分析建议或软件工具要求等。

【质量与限制】

源站描述仅提及该研究在 I-II 期(TNM)乳腺癌患者中、肿瘤切除后及需要时全身治疗前实施控制性卵巢刺激,并指出在疾病早期该过程尚未显示出在总生存方面使疾病预后恶化。关于数据集的完整性、准确性、缺失情况、偏倚控制、样本代表性以及随访充分性等质量与限制信息,源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

下载信息

注册下载

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暂未开放

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02745262

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:乳腺癌。乳腺癌是一种肿瘤大小、淋巴结受累情况和组织学分级可提供丰富预后信息并有助于对疾病进行分期的疾病。与任何其他肿瘤病理一样,诊断时的疾病分期是估计生存率的主要决定因素。本研究对I-II期(TNM)患者在肿瘤治疗后(手术切除肿瘤)、在指征明确时于全身治疗前进行生育力保存的卵巢刺激。在年轻女性中,基底型肿瘤和HER2(人表皮生长因子受体2)的发生率较高,而这些肿瘤并不总是表达激素受体。在疾病早期,肿瘤切除后的控制性卵巢刺激程序尚未显示会使疾病的预后恶化,就总生存率和无病生存率(无局部或远处复发)而言。这是一项旨在回顾性收集2008年至2015年12月31日数据的研究。为此,我们将收集随访数据,对于2008年、2009年和2010年的患者,随访时间最长至5年。

2011年患者随访四年,2012年患者随访三年,2013年患者随访两年,截至2014年12月31日纳入的患者随访一年,以及随访至2015年12月31日的患者。每位患者均被逐一联系,以请求数据授权、完成并跟踪信息。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。