Bupropion 帮助成人戒烟研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 Bupropion 帮助成人戒烟的研究,覆盖膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌等多种癌症相关条件

Roswell Park Cancer InstituteRoswell Park Cancer Institute
clinicaltrials
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基因组预测Bladder CancerCervical CancerEsophageal CancerGastric CancerHead and Neck CancerKidney CancerLeukemiaLiver CancerLung CancerPancreatic CancerTobacco Use Disorder
Bupropion in Helping Adults Stop Smoking

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Bupropion 帮助成人戒烟研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 Bupropion 帮助成人戒烟的研究,覆盖膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌等多种癌症相关条件。研究主要目的是评估开展全面临床试验的可行性,以检验延长戒烟前 bupropion hydrochloride 使用时长是否能提高成人吸烟者的戒烟效果,以 3 个月持续戒断率衡量;次要目的包括评估基线吸烟与情绪特征、戒烟消退机制相关指标及情感状态变化。数据可用于戒烟干预效果预测及相关特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌。目的:主要 确定开展全面临床试验的可行性,以评估延长戒烟前 bupropion hydrochloride 使用时长是否能提高成人吸烟者的戒烟效果,以 3 个月持续戒断率衡量。次要 评估基线吸烟与情绪特征(尼古丁依赖、吸烟史、焦虑和抑郁)。 评估针对假设的消退机制的测量指标(吸烟的主观效应、收集烟头以评估尼古丁和焦油暴露、对吸烟的渴求以及对吸烟后果的预期)。 评估通过 Withdrawal Symptoms Checklist 和 Positive and Negative Aff 测量的情感状态变化

【主题与分类】

主题标签:Bladder Cancer、Cervical Cancer、Esophageal Cancer、Gastric Cancer、Head and Neck Cancer、Kidney Cancer、Leukemia、Liver Cancer、Lung Cancer、Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00534001

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌。目的:主要 * 确定开展全面临床试验的可行性,以评估延长盐酸安非他酮戒烟前用药时长是否能提高成年吸烟者的戒烟率,以3个月持续戒断率衡量。次要 * 评估基线吸烟和情绪特征(尼古丁依赖、吸烟史、焦虑和抑郁)。 * 评估针对假设的消退机制的措施(吸烟的主观效应、收集烟蒂以评估尼古丁和焦油暴露、吸烟渴求以及对吸烟后果的预期)。 * 评估情感状态的变化,通过戒断症状清单和正负性情感量表(PANAS)问卷测量。 * 评估副作用、药片计数和每日吸烟率的变化。 * 使用经过验证的量表评估心理健康、人格特质、人际交往能力、需求模拟、冲动性、动机和感知压力。

大纲:参与者按性别分层。参与者被随机分配到2个戒烟前干预组中的1组。* I组(1周导入期):参与者在第1-3周接受口服安慰剂每日一次或两次,随后在第4周接受口服盐酸安非他酮每日一次或两次。参与者还在第1、2和4周各接受一次90分钟的行为团体咨询。* II组(4周导入期):参与者在第1-4周接受口服盐酸安非他酮每日一次或两次。参与者还在第1、2和4周各接受一次90分钟的行为团体咨询。两组参与者均被要求在第5周戒烟(目标戒烟日)。随后,所有参与者在第5-11周接受口服盐酸安非他酮每日一次或两次,并在第5、7和9周各接受一次90分钟的行为团体咨询。参与者完成问卷,以收集有关烟草使用史、健康习惯、抑郁的信息

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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