S0029 多西他赛治疗老年转移性乳腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为多西他赛治疗老年转移性乳腺癌的临床研究。研究覆盖老年（70岁及以上）与60岁以下患者的年龄分层，关注治疗可行性、总生存期、2年生存率、缓解情况、毒性耐受性，以及标准化自评工具在合并症、抑郁和功能状态评估中的可行性
基本信息
资源简介
S0029 多西他赛治疗老年转移性乳腺癌
S0029 Docetaxel in Treating Older Women With Metastatic Breast Cancer 是一个来源于 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集，主题为多西他赛用于治疗老年转移性乳腺癌患者。该研究围绕老年人群的治疗可行性展开，同时纳入60岁以下患者作为年龄分层对照，考察总生存期、2年生存率、缓解情况、毒性及耐受性等多方面指标，并探索标准化自评工具在老年肿瘤患者合并症、抑郁和功能状态评估中的可行性，以及该药物在老年患者中的临床药理学特征和相关基因多态性、基因表达水平的初步信息。数据集在站内归类于肿瘤／乳腺癌方向，主题标签为 Breast Cancer。
【数据集背景】
乳腺癌是肿瘤领域的重要研究方向，而老年转移性乳腺癌患者的治疗决策往往需要兼顾疗效与耐受性。该数据集所对应的研究以多西他赛为干预药物，聚焦老年女性转移性乳腺癌患者这一特定人群，旨在评估在这一人群中开展多西他赛治疗的可行性。研究同时关注老年患者与60岁以下患者在临床药理学等方面的差异，体现出对年龄因素在治疗中作用的重视。源站描述以研究目的的形式列出了多项考察目标，涵盖治疗可行性、生存与缓解、毒性耐受性、自评工具应用以及药物代谢与耐药相关分子特征等方向。
【数据内容】
该数据集涉及的研究内容主要包括：老年女性转移性乳腺癌患者接受多西他赛治疗的可行性；接受该药物治疗患者的总生存期、2年生存率以及缓解情况（包括确认和未确认的完全缓解与部分缓解）；该药物在这些患者中的毒性和耐受性；在老年肿瘤患者中使用标准化自评工具评估合并症、抑郁和功能状态的可行性；该药物在老年患者及60岁以下患者中的临床药理学参数；以及接受该药物治疗患者中与药物代谢和耐药相关酶的基因多态性和基因表达水平的初步信息。研究按年龄进行分层，分为70岁及以上与60岁以下两组。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息。源站描述以研究目的和概要的形式呈现，说明了研究条件为乳腺癌，并列出了研究目标与患者按年龄分层的安排。源站描述在“OUTLINE”部分提及患者按年龄分层后接受治疗，但具体给药方案等细节在所提供的描述中未完整呈现。
【适用场景】
该数据集适用于关注老年转移性乳腺癌治疗的研究者与临床相关人员，可用于了解多西他赛在老年患者中治疗可行性、生存与缓解、毒性耐受性等方面的研究设计信息，也可为老年肿瘤患者合并症、抑郁和功能状态标准化自评工具的应用研究提供参考。此外，对于关注药物临床药理学参数及药物代谢与耐药相关基因多态性、基因表达水平初步探索的研究方向，该数据集所对应的研究目标也具有参考价值。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00025493
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
疾病：乳腺癌。目的：* 确定使用多西他赛治疗老年转移性乳腺癌女性的可行性。* 确定接受该药物治疗患者的总生存期、2年生存率及缓解情况（确认和未确认的完全缓解和部分缓解）。* 确定该药物在这些患者中的毒性和耐受性。* 确定在老年癌症患者中使用标准化的自我报告量表评估合并症、抑郁和功能状态的可行性。* 确定该药物在老年患者及60岁以下患者中的临床药理学参数。* 初步确定接受该药物治疗患者中参与药物代谢和耐药的酶的遗传多态性和基因表达水平。大纲：患者按年龄分层（70岁及以上 vs 60岁以下）。患者在第1天接受多西他赛静脉输注1小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每21天重复治疗。患者每3个月随访一次，持续3年。
预计入组：本研究将入组约80名患者（60名70岁及以上患者和20名60岁以下患者）。
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。
