伤寒疫苗用于测试I-IIIA期乳腺癌患者免疫应激反应

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦I-IIIA期乳腺癌生存者,研究伤寒疫苗(含灭活疫苗与安慰剂对照)引发的炎症与行为反应(负性情绪、疲劳、疼痛、认知问题),并考察心肺适能、年龄与抑郁症状对这些反应的影响及调节作用

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音频预测Cognitive Side Effects of Cancer TherapyDepressionRecurrent Breast CarcinomaStage IA Breast CancerStage IB Breast CancerStage IIA Breast CancerStage IIB Breast CancerStage IIIA Breast Cancer疫苗编码
Typhoid Vaccine in Testing Response to Immune Stress in Patients With Stage I-IIIA Breast Cancer

基本信息

模态
音频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

伤寒疫苗用于测试I-IIIA期乳腺癌患者免疫应激反应

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦I-IIIA期乳腺癌生存者,研究伤寒疫苗(含灭活疫苗与安慰剂对照)引发的炎症与行为反应(负性情绪、疲劳、疼痛、认知问题),并考察心肺适能、年龄与抑郁症状对这些反应的影响及调节作用。数据可用于探索乳腺癌患者免疫应激与行为症状的关联,支持预测模型构建与相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:癌症治疗的认知副作用、抑郁、复发性乳腺癌、IA期乳腺癌、IB期乳腺癌、IIA期乳腺癌、IIB期乳腺癌、IIIA期乳腺癌。主要目标:I. 评估乳腺癌生存者心肺适能与对伤寒疫苗的炎症及行为反应(负性情绪、疲劳、疼痛和认知问题)之间的关系。II. 确定年龄和抑郁症状对伤寒疫苗和安慰剂炎症及行为反应的影响。III. 评估心肺适能调节年龄和抑郁相关伤寒疫苗反应的能力。概要:患者被随机分配到2个组之一。组I:患者在访视1接受灭活伤寒疫苗肌内注射(IM),30天后在访视2接受安慰剂IM。组II:患者

【主题与分类】

主题标签:Cognitive Side Effects of Cancer Therapy、Depression、Recurrent Breast Carcinoma、Stage IA Breast Cancer、Stage IB Breast Cancer、Stage IIA Breast Cancer、Stage IIB Breast Cancer、Stage IIIA Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02415387

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    • 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

条件:癌症治疗的认知副作用、抑郁症、复发性乳腺癌、IA期乳腺癌、IB期乳腺癌、IIA期乳腺癌、IIB期乳腺癌、IIIA期乳腺癌。主要目标:I. 评估乳腺癌幸存者心肺适能与对伤寒疫苗的炎症及行为反应(负性情绪、疲劳、疼痛和认知问题)之间的关系。II. 确定年龄和抑郁症状对伤寒疫苗和安慰剂炎症及行为反应的影响。III. 评估心肺适能调节年龄和抑郁相关伤寒疫苗反应的能力。方案概要:患者被随机分配至2个组中的1组。第I组:患者在访视1时接受灭活伤寒疫苗肌肉注射(IM),30天后在访视2时接受安慰剂IM。第II组:患者在访视1时接受安慰剂IM,30天后在访视2时接受灭活伤寒疫苗IM。

有一个初始筛选访视,两组患者均需完成一次录音访谈,内容包括询问其一生中情绪和情感的变化、身体测量、指尖采血以评估贫血和糖尿病标志物。在第1次和第2次访视期间,两组患者将定期抽血,并完成一系列评估感受、健康行为和人格的问卷。患者还需在注射后3-4.5小时完成认知任务和温度敏感性任务。

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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