Acalabrutinib 意大利真实世界观察性研究 - ARISE

ARISE 是一项基于 clinicaltrials.gov 的意大利非干预性、观察性、多中心、纵向二手数据使用研究,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)

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时间序列分类Chronic Lymphocytic LeukemiaCOVID-19
Acalabrutinib Real World Italian obSErvational Study -ARISE

基本信息

模态
时间序列
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创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Acalabrutinib 意大利真实世界观察性研究 - ARISE

ARISE 是一项基于 clinicaltrials.gov 的意大利非干预性、观察性、多中心、纵向二手数据使用研究,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)。研究纳入 2021 年 5 月 1 日至 2022 年 4 月 30 日期间开始接受 acalabrutinib 治疗的患者,无论入组时治疗状态如何,随访至最后入组患者索引日期后最长 5 年(最多 72 个月)。计划设置五个数据提取时间点,从患者病历中提取二手数据并录入电子病例报告表(eCRF)。数据来源为患者诊疗过程中首次记录数据的源文件(纸质或电子)。该数据可用于描述真实世界中 CLL 患者使用 acalabrutinib 的临床特征与结局(来源 clinicaltrials.g。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性淋巴细胞白血病。研究设计:这是一项意大利非干预性/观察性、多中心、纵向二手数据使用研究,基于慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者的回顾性队列,这些患者在 2021 年 5 月 1 日至 2022 年 4 月 30 日期间(索引日期)开始接受 acalabrutinib 治疗,无论入组时的治疗状态如何。每位患者将被随访至最后入组患者索引日期后最长 5 年(因此最长 72 个月)。计划设置五个数据提取时间点,供研究者从患者病历中提取二手数据并将数据录入电子病例报告表(eCRF)。数据来源:源文件(纸质或电子)是指在患者诊疗路径中首次记录和记载患者数据的文件(例如,患者的医院

【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/NCT06205498

下载信息

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数据说明

疾病:慢性淋巴细胞白血病。研究设计:这是一项意大利的非干预性/观察性、多中心、纵向二次数据使用研究,基于一个慢性淋巴细胞白血病患者的回顾性队列,这些患者于2021年5月1日至2022年4月30日期间(索引日期)开始接受阿卡替尼治疗,无论纳入时的治疗状态如何。每位患者将随访至最后一名入组患者索引日期后5年(因此最长72个月)。计划设置五个数据提取时间点,供研究者从患者病历中提取二次数据并将数据录入电子病例报告表(eCRFs)。数据来源:源文件(纸质或电子)是指作为患者诊疗路径的一部分,首次记录和记载患者数据的文件(例如,患者医院记录、药房发药记录)。将开发一份标准化、经过验证的eCRF,用于采集各参与中心从源文件中提取的数据。

研究人群:根据意大利法规dlg 219/2006第125条,2021年5月1日至2022年4月30日期间所有连续接受阿卡替尼治疗的成人CLL患者。结局指标:主要结局为阿卡替尼停药时间(定义为从阿卡替尼治疗开始日期至治疗结束日期的时间,以天计)。次要结局包括:从诊断至开始阿卡替尼治疗的时间、免疫表型、CLL临床分期(Binet)、FISH检测结果、突变、核型、阿卡替尼治疗前的CLL治疗、基线社会人口学特征、病史、合并用药、COVID-19预防与治疗、体质性症状、患者临床状态、心电图/经胸超声心动图、全血细胞计数及分类、血清生化、HIV及肝炎血清学、活动性溶血、阿卡替尼停药时间、阿卡替尼治疗(剂量、相对变化、临时

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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