PCI-32765(Ibrutinib)长期扩展研究
覆盖慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫性大 B 细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症及慢性移植物抗宿主病等适应症

基本信息
资源简介
PCI-32765(Ibrutinib)长期扩展研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,围绕 PCI-32765(Ibrutinib)的长期扩展研究。覆盖慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫性大 B 细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症及慢性移植物抗宿主病等适应症。研究为开放标签设计,旨在收集长期安全性和有效性数据,并为已完成 ibrutinib 研究的参与者继续提供 ibrutinib 用药。可用于上述疾病的治疗安全性、疗效及用药延续性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫性大 B 细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症、慢性移植物抗宿主病。这是一项开放标签(研究药物的分配身份将被知晓)研究,旨在收集长期安全性和有效性数据,并为已完成 ibrutinib 研究的参与者提供 ibrutinib 用药机会。PCI-32765(Ibrutinib)是首个同类中强效、口服给药、共价结合的 bruton's tyrosine kinase 小分子抑制剂。“PCI-32765”和“ibrutinib”指同一分子;下文将使用“ibrutinib”。参与者将继续沿用母体 ibrutinib 研究中确定的当前 ibrutinib 给药方案,直至研究者确定参与者不再从治疗中获益(即疾病进展或不可接受
【主题与分类】
主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia、Small Lymphocytic Lymphoma、Mantle Cell Lymphoma、Follicular Lymphoma、Diffuse Large B-cell Lymphoma、Waldenstrom Macroglobulinemia、Chronic Graft Versus Host Disease。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01804686
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01804686
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- 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:慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症、慢性移植物抗宿主病。这是一项开放标签(即研究药物的分配身份已知)研究,旨在收集长期安全性和有效性数据,并为已完成伊布替尼研究的参与者提供伊布替尼获取途径。PCI-32765(伊布替尼)是首创的、强效的、口服给药的、共价结合的布鲁顿酪氨酸激酶小分子抑制剂。“PCI-32765”和“伊布替尼”指代同一分子;以下将使用“伊布替尼”。
参与者将继续沿用母体依鲁替尼研究中确立的当前依鲁替尼给药方案,直至研究者判定参与者不再从治疗中获益(即出现疾病进展或不可接受的毒性)、参与者撤回知情同意、可获得并可行替代途径获取依鲁替尼(例如,参与者援助计划或依鲁替尼的商业来源)、或因方案中定义的其他原因,或直至研究结束,以先发生者为准。整个研究期间将监测并总结安全性。疗效可能与母方案中收集的数据合并分析。本长期扩展研究未计划进行正式假设检验。
对于无法获得且无法通过其他途径获取依鲁替尼的参与者,可以接受单药依鲁替尼治疗直至研究结束。研究结束定义为所有仍在接受研究治疗的参与者均已过渡到商业或其他途径获取依鲁替尼、停止接受依鲁替尼治疗,或申办方决定终止研究,以较早发生者为准。
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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