转移性肾细胞癌与神经内分泌肿瘤中卡博替尼替代给药方案的试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性肾细胞癌与神经内分泌肿瘤中卡博替尼替代给药方案的 II 期多中心三队列试验

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其他预测Metastatic Renal Cell CarcinomaNeuroendocrine TumorsCarcinoid Tumor
Trial of an Alternative Cabozantinib Dosing Schedule in Metastatic Renal Cell Carcinoma and Neuroendocrine Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

转移性肾细胞癌与神经内分泌肿瘤中卡博替尼替代给药方案的试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性肾细胞癌与神经内分泌肿瘤中卡博替尼替代给药方案的 II 期多中心三队列试验。覆盖 IMDC 全风险一线转移性肾细胞癌患者、既往未接受卡博替尼的任何线数转移性肾细胞癌患者,以及胰腺或胰腺外神经内分泌肿瘤患者。队列 A 和 C 采用卡博替尼单药替代给药方案,队列 B 采用卡博替尼替代给药方案联合标准剂量 nivolumab。可用于分析替代给药方案在肾癌与神经内分泌肿瘤中的治疗相关结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性肾细胞癌、透明细胞转移性肾细胞癌、神经内分泌肿瘤、类癌瘤。这是一项多中心、三队列的卡博替尼 II 期试验,针对 IMDC 全风险一线转移性肾细胞癌(mRCC)患者,或既往未接受过卡博替尼的任何线数 mRCC 患者,以及胰腺或胰腺外神经内分泌肿瘤(NETs)患者。该研究由三个队列组成;队列 A 和 C 将在任何线数的透明细胞或非透明细胞 mRCC 患者以及胰腺或胰腺外 NETs 患者中采用卡博替尼单药的替代给药方案,队列 B 将在一线透明细胞或非透明细胞 mRCC 患者中采用卡博替尼替代给药方案联合标准剂量 nivolumab。研究将总共入组 111 名患者(队列 A n

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Renal Cell Carcinoma、Neuroendocrine Tumors、Carcinoid Tumor。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05263050

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数据说明

疾病:转移性肾细胞癌、透明细胞转移性肾细胞癌、神经内分泌肿瘤、类癌瘤。这是一项多中心、三队列的卡博替尼II期试验,针对IMDC全风险一线转移性肾细胞癌(mRCC)患者,或既往未接受过卡博替尼治疗的任何线数mRCC患者,以及胰腺或胰腺外神经内分泌肿瘤(NETs)患者。该研究包含三个队列;队列A和队列C将在任何线数的透明细胞或非透明细胞mRCC患者以及胰腺或胰腺外NETs患者中采用卡博替尼单药治疗的替代给药方案,队列B将在一线透明细胞或非透明细胞mRCC患者中采用卡博替尼替代给药方案联合标准剂量纳武利尤单抗治疗。研究将共入组111例患者(队列A n=49,队列B n=37,队列C n=25)。队列A和队列C的患者将接受相同的卡博替尼替代给药方案和时间安排,但队列B患者还将接受每月固定剂量的纳武利尤单抗输注。

患者将自每日40mg卡博替尼起始,根据预设标准及既定给药方案进行剂量上调或下调,以便在调整间实现更小的中位剂量变化。下调将精细调整,通过采用隔日给药方案(例如60mg/40mg隔日交替)以平均每日10mg的增量进行调整,而非减少20mg(表1)。卡博替尼的最大剂量为每日60mg,而试验中的最低剂量水平为隔日20mg。周期为28天,第1周期每周随访,第2周期每两周随访,以便及时调整剂量,之后每月随访。在每次检查时,符合既定方案标准(第6.3节所述)且尚未达到每日60mg最大剂量的A组和B组患者将有资格进行剂量上调。在每次检查时,符合既定p

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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