SUCCOR:IB1期宫颈癌不同手术方式比较研究

SUCCOR 是一项来自 clinicaltrials.gov 的宫颈癌研究数据集,聚焦 FIGO 2009 分期 IB1 期宫颈癌患者

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文本预测Uterine Cervical Neoplasms
SUCCOR-Surgery in Cervical Cancer Comparing Different Surgical Aproaches in Stage IB1 Cervical Cancer

基本信息

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预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

SUCCOR:IB1期宫颈癌不同手术方式比较研究

SUCCOR 是一项来自 clinicaltrials.gov 的宫颈癌研究数据集,聚焦 FIGO 2009 分期 IB1 期宫颈癌患者。源站描述显示,该研究旨在了解 2013—2014 年间在 ESGO 区域内接受根治性子宫切除术的欧洲患者的结局,并考察不同手术方式是否影响患者生存(DFI 与 OS)。数据可用于分析手术方式与宫颈癌患者生存结局之间的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:子宫颈肿瘤。SUCCOR 研究试图了解在 ESGO 区域内于 2013—2014 年因宫颈癌接受根治性子宫切除术的 IB1 期宫颈癌(FIGO 2009)(1)欧洲患者的结局。1.-Pecorelli, S. Revised FIGO staging for carcinoma of the vulva, cervix, and endometrium. Int J Gynaecol Obstet 105, 103-104 (2009). 研究者想知道不同手术方式是否可能影响患者的生存(DFI 和 OS)。近期一项由 Pedro Ramirez 博士开展的随机 III 期临床试验 LACC 试验发表于 NEJM。 LACC 试验在 12 个国家的 33 个中心开展,包括六个美国中心。该研究在 2008—2017 年间将患有 1A1、1A2 或 1B1 期宫颈癌的女性随机分配至 MIS 或开腹根治性子宫切除术。T

【主题与分类】

主题标签:Uterine Cervical Neoplasms。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03958305

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:宫颈肿瘤。SUCCOR研究试图了解欧洲IB1期宫颈癌患者(FIGO 2009分期)(1)的结局,这些患者在2013-2014年间于ESGO区域内接受了宫颈癌根治性子宫切除术。1.-Pecorelli, S. 修订后的FIGO外阴、宫颈及子宫内膜癌分期。Int J Gynaecol Obstet 105, 103-104 (2009)。研究者想了解不同的手术方式是否可能影响患者的生存(DFI和OS)。近期,由Pedro Ramirez博士开展的一项随机III期临床试验——LACC试验,发表于NEJM。https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1806395 LACC试验在12个国家的33个中心进行,包括6个美国中心。该研究在2008-2017年间将患有1A1、1A2或1B1期宫颈癌的女性随机分配至微创手术(MIS)或开腹手术接受根治性子宫切除术。该研究的主要终点为4.5年时的无病生存期。结果显著倾向于开腹手术。就在该报告之后,Dr.

Jose Alejandro Rauh-Hain利用美国国家癌症数据库的观察性数据发现,与开腹手术相比,早期宫颈癌微创根治性子宫切除术后的总生存期显著更差。此外,Daniel Jacob Margul博士等人在上次ASCO会议上展示了来自Premier Health数据库和美国国家癌症数据库的结果,显示在肿瘤>2 cm的IB1期宫颈癌女性中,MIS与生存率显著降低相关。同样,这两项研究与LACC试验一起发表在同一期NEJM上。在研究者近期开展、由ESGO支持的一项调查中,许多受访者表示有决心参与这项观察性项目。在欧洲,近期尚未开展任何比较早期宫颈癌不同手术治疗形式的相关大型研究。

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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