评估口服维奈克拉联合静脉输注奥妥珠单抗或口服阿卡替尼治疗初治慢性淋巴细胞白血病成人患者肿瘤溶解综合征风险的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦初治慢性淋巴细胞白血病(CLL)成人患者,评估口服Venetoclax联合静脉输注Obinutuzumab或口服Acalabrutinib治疗时肿瘤溶解综合征(TLS)的风险

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表格预测Chronic Lymphocytic Leukemia
A Study to Evaluate the Risk of Tumor Lysis Syndrome (TLS) in Adult Participants Receiving Oral Venetoclax in Combination With Intravenously Infused Obinutuzumab or Oral Acalabrutinib for Previously Untreated Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估口服维奈克拉联合静脉输注奥妥珠单抗或口服阿卡替尼治疗初治慢性淋巴细胞白血病成人患者肿瘤溶解综合征风险的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦初治慢性淋巴细胞白血病(CLL)成人患者,评估口服Venetoclax联合静脉输注Obinutuzumab或口服Acalabrutinib治疗时肿瘤溶解综合征(TLS)的风险。研究设置4个治疗组,采用不同给药方案,计划在全球约80个中心入组约170名接受Venetoclax治疗的成人CLL患者,并评估不良事件与疾病活动度变化。数据可用于CLL联合治疗安全性分析、TLS风险预测及相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病。慢性淋巴细胞白血病(CLL)是最常见的白血病(血细胞癌症)。本研究的目的是评估venetoclax联合obinutuzumab或acalabrutinib治疗CLL的安全性。将评估不良事件和疾病活动度变化。Venetoclax联合obinutuzumab或acalabrutinib正在被研究用于治疗CLL。研究医生将受试者分入4组中的1组,称为治疗臂。受试者将接受口服venetoclax联合静脉(IV)输注obinutuzumab或口服acalabrutinib,作为治疗的一部分采用不同的给药方案。大约170名正在接受venetoclax治疗的成人CLL受试者将在全球约80个中心入组本研究。A臂受试者将接受口服venetoclax联合c

【主题与分类】

主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06428019

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数据说明

疾病:慢性淋巴细胞白血病。慢性淋巴细胞白血病(CLL)是最常见的白血病(血细胞癌症)。本研究的目的是评估venetoclax联合obinutuzumab或acalabrutinib治疗CLL的安全性。将评估不良事件和疾病活动度变化。Venetoclax联合obinutuzumab或acalabrutinib正在被研究用于治疗CLL。研究医生将参与者分为4组中的1组,称为治疗组。参与者将接受口服venetoclax联合静脉(IV)输注obinutuzumab或口服acalabrutinib,采用不同的给药方案作为治疗的一部分。大约170名正在接受venetoclax治疗的成年CLL参与者将在全球约80个研究中心入组本研究。A组参与者将接受口服venetoclax联合IV输注obinutuzumab,并进行为期5周的venetoclax剂量递增。B组参与者将接受口服venetoclax联合口服acalabrutinib,并进行为期5周的venetoclax剂量递增。

C组和D组的参与者将接受口服维奈克拉联合口服阿卡替尼治疗,两组的维奈克拉剂量递增期有所不同。整个研究持续时间约为28个月。与标准治疗相比,本试验中参与者的治疗负担可能更高。研究期间,参与者需定期前往医院或诊所进行访视。治疗效果将通过医学评估、血液检测、副作用监测及填写问卷来检查。

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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