BEV联合表柔比星和环磷酰胺序贯多西他赛联合曲妥珠单抗及BEV用于局部晚期HER2阳性浸润性乳腺癌新辅助或辅助治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,为NSABP FB-5 II期研究,针对HER2阳性浸润性乳腺癌女性,评估表柔比星联合环磷酰胺序贯多西他赛联合曲妥珠单抗及贝伐珠单抗方案,分未切除局部晚期(Cohort A)与已切除pN2/pN3(Cohort B)两队列

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其他预测Breast Cancer
Therapy With Bevacizumab (BEV), Epirubicin, and Cyclophosphamide Followed by Docetaxel Plus Trastuzumab and BEV Given as Neoadjuvant or Adjuvant Therapy for Women With Locally Advanced HER2 Positive Invasive Breast Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

BEV联合表柔比星和环磷酰胺序贯多西他赛联合曲妥珠单抗及BEV用于局部晚期HER2阳性浸润性乳腺癌新辅助或辅助治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,为NSABP FB-5 II期研究,针对HER2阳性浸润性乳腺癌女性,评估表柔比星联合环磷酰胺序贯多西他赛联合曲妥珠单抗及贝伐珠单抗方案,分未切除局部晚期(Cohort A)与已切除pN2/pN3(Cohort B)两队列。主要目标为全体患者心脏事件率及Cohort A乳腺和腋窝淋巴结pCR率,次要目标包括Cohort A乳腺pCR率、新辅助治疗后cCR率及方案价值评估。可用于乳腺癌治疗反应与心脏安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌。NSABP FB-5是一项针对HER2阳性浸润性乳腺癌女性的II期研究,评估表柔比星联合环磷酰胺序贯多西他赛联合曲妥珠单抗和贝伐珠单抗方案在两个患者队列中的效果: 队列A:未切除的局部晚期乳腺癌女性(临床分期IIIA、IIIB和IIIC) 队列B:已切除的pN2或pN3(病理分期III)乳腺癌女性。该研究的主要目的是确定所有患者的心脏事件发生率以及队列A乳腺和腋窝淋巴结的pCR率。心脏事件定义为NYHA III/IV级充血性心力衰竭和心脏死亡。对于队列A,研究的次要目的包括确定乳腺pCR率和新辅助治疗后的cCR率。次要目的还包括确定该方案的价值

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00464646

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    • 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。NSABP FB-5是一项II期研究,针对HER2阳性浸润性乳腺癌女性患者,评估表柔比星联合环磷酰胺后续多西他赛联合曲妥珠单抗和贝伐珠单抗的治疗方案,分为两个患者队列:* 队列A:未切除的局部晚期乳腺癌女性患者(临床IIIA、IIIB和IIIC期)* 队列B:已切除的pN2或pN3(病理III期)乳腺癌女性患者。该研究的主要目的是确定所有患者的心脏事件发生率以及队列A乳腺和腋窝淋巴结的pCR率。心脏事件定义为NYHA III/IV级充血性心力衰竭和心脏性死亡。对于队列A,研究的次要目的包括确定新辅助治疗后乳腺的pCR率和cCR率。次要目的还包括确定该方案在改善5年RFS和5年OS方面的价值,以及确定该方案在所有患者中的非心脏毒性。

A组患者将接受新辅助治疗,包括表柔比星联合环磷酰胺(EC)每21天一次,共4个周期,并在第4周期第1天单次给予贝伐珠单抗,随后多西他赛每21天一次,共4个周期,贝伐珠单抗每21天一次,初始3个周期。患者还将从多西他赛第一周期开始每周接受曲妥珠单抗,持续至手术前1-7天。随后患者将接受乳腺手术(肿块切除术或乳房切除术)并进行腋窝分期。手术后约4-6周,贝伐珠单抗和曲妥珠单抗将恢复给药,每3周一次,共13剂,以完成一年的靶向治疗。B组患者将接受辅助治疗,包括EC每21天一次,共4个周期,随后多西他赛每21天一次,共4个周期。从多西他赛第一周期开始,患者还将接受贝伐珠单抗每21天一次,共4个周期,并每周接受曲妥珠单抗,直至末次多西他赛给药后3周。从第3

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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