BV-CHEP 治疗成人 T 细胞白血病或淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 BV-CHEP 方案治疗成人 T 细胞白血病/淋巴瘤。源站描述显示研究纳入淋巴瘤、成人 T 细胞白血病/淋巴瘤及淋巴系统疾病人群,主要目标为评估接受 4-6 周期 brentuximab vedotin 联合环磷酰胺、多柔比星、依托泊苷和泼

基本信息
资源简介
BV-CHEP 治疗成人 T 细胞白血病或淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 BV-CHEP 方案治疗成人 T 细胞白血病/淋巴瘤。源站描述显示研究纳入淋巴瘤、成人 T 细胞白血病/淋巴瘤及淋巴系统疾病人群,主要目标为评估接受 4-6 周期 brentuximab vedotin 联合环磷酰胺、多柔比星、依托泊苷和泼尼松(BV-CHEP)治疗后的完全缓解比例,次要目标包括总缓解率、无进展生存期、缓解持续时间及总生存期,并比较是否接受 BV 维持治疗的情况。可用于血液肿瘤治疗反应与生存结局相关建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:淋巴瘤、成人 T 细胞白血病/淋巴瘤、淋巴系统疾病。研究目标 主要目标 确定接受 4-6 周期 brentuximab vedotin 联合环磷酰胺、多柔比星、依托泊苷和泼尼松(BV-CHEP)治疗成人 T 细胞白血病/淋巴瘤后达到 CR 的受试者比例。次要目标 评估接受 4-6 周期 BV-CHEP 治疗的成人 T 细胞白血病/淋巴瘤患者的总缓解率(ORR)。确定接受或未接受 BV 维持治疗的成人 T 细胞白血病/淋巴瘤患者中 BV-CHEP 的无进展生存期(PFS)。确定接受或未接受 BV 维持治疗的成人 T 细胞白血病/淋巴瘤患者中对 BV-CHEP 的缓解持续时间。确定接受 BV-CHEP 治疗且接受或未接受 BV 维持治疗的成人 T 细胞白血病/淋巴瘤患者的总生存期(OS)。
【主题与分类】
主题标签:Lymphoma、Adult T-Cell Leukemia/Lymphoma、Lymphatic Diseases。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03264131
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03264131
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:淋巴瘤、成人T细胞白血病/淋巴瘤、淋巴系统疾病。研究目标 主要目标 确定在接受brentuximab vedotin联合环磷酰胺、多柔比星、依托泊苷和泼尼松(BV-CHEP)治疗成人T细胞白血病/淋巴瘤时,4-6个周期后达到完全缓解(CR)的受试者比例。次要目标 评估接受4-6个周期BV-CHEP治疗的成人T细胞白血病/淋巴瘤患者的总缓解率(ORR)。确定接受或未接受BV维持治疗的成人T细胞白血病/淋巴瘤患者中BV-CHEP的无进展生存期(PFS)。确定接受或未接受BV维持治疗的成人T细胞白血病/淋巴瘤患者对BV-CHEP的缓解持续时间。确定接受或未接受BV维持治疗的成人T细胞白血病/淋巴瘤患者接受BV-CHEP治疗的总生存期(OS)。通过美国国家癌症研究所常见不良事件术语标准(NCI-CTCAE v4.03)评估BV-CHEP及BV维持治疗的毒性和耐受性。
*注:完成或退出BV-CHEP治疗后,患者将分为以下各组:1)在BV-CHEP治疗期间出现疾病进展者;2)完成4-6个周期BV-CHEP治疗后接受异基因移植者;3)完成6个周期BV-CHEP治疗但CD30阴性且不符合维持治疗条件者;4)完成6个周期BV-CHEP治疗、CD30阳性但在研究的维持治疗阶段继续接受BV研究治疗者。终点 主要终点 4-6个周期BV-CHEP治疗后的CR标准将基于恶性淋巴瘤疗效标准国际研讨会(即Cheson等人提出的Lugano标准,J Clin Oncol. 2014;32(27):3059-68)。次要终点 总体缓解标准将基于恶性淋巴瘤疗效标准国际研讨会(即Cheson等人提出的Lugano标准,J Clin Oncol. 2014;32(27):3059-68)。
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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