PALMARES-2研究:晚期HR+/HER2-乳腺癌一线CDK4/6抑制剂联合内分泌治疗的临床结局预测
PALMARES-2是一项回顾-前瞻性多中心意大利研究,面向接受CDK4/6抑制剂联合内分泌治疗作为一线方案的HR+/HER2-晚期乳腺癌患者,采集真实世界临床数据、医学影像及生物学数据与样本

基本信息
资源简介
PALMARES-2研究:晚期HR+/HER2-乳腺癌一线CDK4/6抑制剂联合内分泌治疗的临床结局预测
PALMARES-2是一项回顾-前瞻性多中心意大利研究,面向接受CDK4/6抑制剂联合内分泌治疗作为一线方案的HR+/HER2-晚期乳腺癌患者,采集真实世界临床数据、医学影像及生物学数据与样本。数据覆盖乳腺腺癌、IV期乳腺癌、转移性乳腺癌、男性乳腺癌及转移性骨病等情形,包含多个子研究,采用不同的数据采集、提取与分析方法。该数据集可用于评估一线治疗下的临床结局,并支持总生存期等结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺腺癌、IV期乳腺癌、转移性乳腺癌、乳腺 carcinoma、乳腺疾病、乳腺肿瘤、男性乳腺肿瘤、乳腺癌。PALMARES-2研究旨在从不同来源收集数据,即真实世界临床数据、医学影像和生物学数据与样本,来源为接受CDK4/6i作为一线治疗的HR+/HER2-晚期乳腺癌患者。由于所收集数据的复杂性及研究的不同目标,本方案包含若干子研究,涵盖不同的数据采集、提取和分析方法:* 第一项子研究(RWD子研究)旨在收集一线接受ET+CDK4/6i患者的真实世界临床数据;该子研究的主要目标是评估三种
【主题与分类】
主题标签:Breast Adenocarcinoma、Breast Cancer Stage IV、Breast Cancer, Metastatic、Breast Carcinoma、Breast Diseases、Breast Neoplasms、Breast Neoplasms, Male、Breast Cancer、Breast Cancers、Breast Neoplasm。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06805812
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06805812
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:乳腺腺癌、IV期乳腺癌、乳腺癌、转移性乳腺癌、乳腺肿瘤、乳腺疾病、乳腺肿瘤、男性乳腺肿瘤、乳腺癌。PALMARES-2研究旨在从不同来源收集数据,即真实世界临床数据、医学影像和生物学数据及样本,这些数据来自接受CDK4/6i作为HR+/HER2-晚期乳腺癌患者一线治疗的患者。
由于所收集数据的复杂性以及研究目标的不同,本方案包括若干子研究,各子研究采用不同的数据收集、提取和分析方法:* 第一项子研究(RWD子研究)旨在收集一线接受ET+CDK4/6i治疗患者的真实世界临床数据;该子研究的主要目标是评估三种CDK4/6i在真实世界人群中的OS是否存在差异,次要目标包括特定亚组间的比较;* 第二项子研究(安全性子研究)包括收集入组患者的合并症、合并用药及毒性反应;该子研究的主要目标是评估三种CDK4/6i在真实世界人群中严重毒性反应的差异;* 第三项子研究(医学影像子研究)包括收集基线的计算机断层扫描(CT)和氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描(FdG-PET)图像以及数字化苏木精-伊红(HE)切片,以构建多组学预测模型;* 第四项子研究(转化子研究)
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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