联合化疗与利妥昔单抗治疗对氟达拉滨无反应的慢性淋巴细胞白血病、伴自身免疫性溶血性贫血的CLL或Richter转化患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者,涵盖对氟达拉滨无反应的CLL、伴自身免疫性溶血性贫血的CLL以及Richter转化三类人群

German CLL Study GroupGerman CLL Study Group
clinicaltrials
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其他预测Chronic Lymphocytic Leukemia
Combination Chemotherapy and Rituximab in Treating Patients With Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL) That Did Not Respond to Fludarabine, CLL With Autoimmune Haemolytic Anemia (AIHA) or Richter's Transformation (RT)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

联合化疗与利妥昔单抗治疗对氟达拉滨无反应的慢性淋巴细胞白血病、伴自身免疫性溶血性贫血的CLL或Richter转化患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者,涵盖对氟达拉滨无反应的CLL、伴自身免疫性溶血性贫血的CLL以及Richter转化三类人群。研究采用CHOP-R方案(环磷酰胺、多柔比星、长春新碱、泼尼松联合利妥昔单抗),主要评估缓解率与缓解质量及感染发生率,次要评估毒性、无进展生存和总生存。数据可用于分析该方案在不同CLL亚型中的疗效与安全性,支持预后预测与治疗决策研究(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。目的:主要 确定由环磷酰胺、盐酸多柔比星、长春新碱、泼尼松和利妥昔单抗组成的化疗(CHOP-R)在对氟达拉滨难治的慢性淋巴细胞白血病(CLL)(截至2006年10月已停止入组)、伴自身免疫性溶血性贫血的CLL或Richter转化患者中的疗效,以缓解率和缓解质量衡量。 确定接受CHOP-R方案患者的感染发生率。次要 确定该方案在这些患者中的毒性 确定接受该方案治疗患者的无进展生存期和总生存期。大纲:这是一项前瞻性、多中心研究。患者按疾病分层(慢性淋巴细胞白血病(CLL)(截至2006年10月已停止入组)vs 伴自身免疫性溶血性贫血的CLL vs Richter转化)。患者

【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/NCT00309881

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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:慢性淋巴细胞白血病。目的:主要目的 * 确定由环磷酰胺、盐酸多柔比星、长春新碱、泼尼松和利妥昔单抗组成的化疗方案(CHOP-R)在氟达拉滨难治性慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者(自2006年10月起停止入组)、伴有自身免疫性溶血性贫血的CLL患者或Richter转化患者中的疗效,以缓解率和缓解质量衡量。* 确定接受CHOP-R方案治疗的患者中感染的发生率。次要目的 * 确定该方案在这些患者中的毒性 * 确定接受该方案治疗患者的无进展生存期和总生存期。方案概要:这是一项前瞻性、多中心研究。患者根据疾病进行分层(慢性淋巴细胞白血病(CLL)(自2006年10月起停止入组)vs 伴有自身免疫性溶血性贫血的CLL vs Richter转化)。患者在第1天接受环磷酰胺静脉注射、盐酸多柔比星静脉注射和长春新碱静脉注射,并在第1-5天口服泼尼松。患者还在第二疗程及后续每个疗程的第1天接受利妥昔单抗静脉注射。

在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每21天重复一次治疗,最多6个疗程(针对CLL患者)或8个疗程(针对Richter转化患者)。预计入组:本研究将总共入组75名患者。

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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