法国Gilteritinib治疗复发难治FLT3突变AML的非干预性双向真实世界队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,为法国开展的非干预性双向真实世界队列,覆盖复发难治FLT3突变急性髓系白血病患者,包括FLT3-ITD和FLT3-TKD突变

French Innovative Leukemia OrganisationFrench Innovative Leukemia Organisation
clinicaltrials
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其他Refractory AMLRelapsed Adult AMLFLT3-TKD MutationFLT3-ITD
A Non-interventional Ambispective Real-world Cohort of rEfractory and reLapsed (R/R) FLT3 Mutated Acute MyEloid Leukemia (AML) Patients Treated With Gilteritinib in FrANCE

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

法国Gilteritinib治疗复发难治FLT3突变AML的非干预性双向真实世界队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,为法国开展的非干预性双向真实世界队列,覆盖复发难治FLT3突变急性髓系白血病患者,包括FLT3-ITD和FLT3-TKD突变。数据涉及Gilteritinib在临时使用授权(ATU)项目及上市后阶段的使用情况,可用于描述该药在真实临床实践中的有效性,并帮助理解其获益风险特征及在曾接受midostaurine一线治疗患者中的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:难治性AML、复发性成人AML、FLT3-TKD突变、FLT3-ITD。Gilteritinib自2019年3月起通过临时使用授权(ATU项目)在法国可及。ATU项目反映真实治疗情境,相关临床数据有助于更好地理解gilteritinib的获益/风险特征,并更好地记录gilteritinib在曾接受midostaurine一线(1L)治疗患者中的疗效与安全性。主要目标是描述gilteritinib在法国通过临时使用授权(即ATU项目)及从上市许可到上市后报销和价格公布期间(post ATU期)的早期可及项目背景下治疗的复发/难治(R/R)FLT3(Fms Related Tyrosine Kinase 3)突变AML患者中的有效性。

【主题与分类】

主题标签:Refractory AML、Relapsed Adult AML、FLT3-TKD Mutation、FLT3-ITD。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05193448

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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

适应症:难治性AML、复发性成人AML、FLT3-TKD突变、FLT3-ITD。自2019年3月起,吉瑞替尼在法国通过临时使用授权(ATU项目)获得早期可及。ATU项目反映了真实治疗情境,相关临床数据有助于更好地了解吉瑞替尼的获益/风险特征,并更好地记录吉瑞替尼在既往一线(1L)接受米哚妥林治疗患者中的疗效和安全性。主要目的是描述吉瑞替尼在FLT3(Fms相关酪氨酸激酶3)突变AML难治/复发(R/R)患者中的有效性,这些患者在法国通过临时使用授权(即ATU项目)获得吉瑞替尼早期可及项目的背景下接受治疗,以及从上市许可到上市(报销和价格公布)的ATU后期间。

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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