COMBISTRAT:AmBisome联合卡泊芬净治疗侵袭性曲霉病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 AmBisome 联合卡泊芬净治疗侵袭性曲霉病。数据覆盖 48 例确诊或可能的侵袭性曲霉病患者,其中多数接受联合方案作为挽救治疗,并记录了总体应答率、毒性反应及治疗失败相关因素

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医学影像预测Invasive Aspergillosis
COMBISTRAT: AmBisome® in Combination With Caspofungin for the Treatment of Invasive Aspergillosis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

COMBISTRAT:AmBisome联合卡泊芬净治疗侵袭性曲霉病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 AmBisome 联合卡泊芬净治疗侵袭性曲霉病。数据覆盖 48 例确诊或可能的侵袭性曲霉病患者,其中多数接受联合方案作为挽救治疗,并记录了总体应答率、毒性反应及治疗失败相关因素。可用于分析联合抗真菌治疗的疗效与安全性,以及探索与治疗失败相关的临床预测因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:侵袭性曲霉病。卡泊芬净联合 AmBisome® 作为侵袭性曲霉病一线或挽救治疗在血液恶性肿瘤患者中的疗效与毒性已得到评估。48 例确诊(n=23)或可能(n=25)侵袭性曲霉病(IA)患者。大多数患者(65%)因既往 AmBisome 单药治疗 7 天或更长时间后 IA 仍进展而接受联合方案作为挽救治疗。总体应答率为 42%。未见显著毒性反应。治疗结束时与失败相关的因素包括:确诊 IA(P=0.03)、研究前显著使用类固醇(P=0.02)以及联合治疗持续时间少于 14 天(P=0.01)。进展性确诊 IA 患者的应答率较低(18%)。作者得出结论,该联合方案是 IA 的一种有前景的治疗方法,并且

【主题与分类】

主题标签:Invasive Aspergillosis。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00334412

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:侵袭性曲霉病。卡泊芬净联合AmBisome®作为侵袭性曲霉病初始或挽救治疗在血液系统恶性肿瘤患者中的疗效与毒性已有评估。48例确诊(n=23)或疑似(n=25)侵袭性曲霉病(IA)患者。大多数患者(65%)因既往AmBisome单药治疗7天或以上后IA仍进展而接受联合方案作为挽救治疗。总缓解率为42%。未见明显毒性反应。治疗结束时与失败相关的因素包括:确诊IA(P=0.03)、研究前显著使用类固醇(P=0.02)以及联合治疗持续时间不足14天(P=0.01)。进展性确诊IA患者的缓解率较低(18%)。作者结论认为,该联合方案是治疗IA的一种有前景的疗法,且总体耐受良好。35此外,还评估了卡泊芬净与两性霉素B对曲霉属和镰刀菌属临床分离株的相互作用。所测试的任何分离株均未观察到拮抗作用。

卡泊芬净与两性霉素B对至少半数受试菌株表现为协同作用或协同至相加作用。36 Gentina等人评估了难治性侵袭性曲霉病(IA)中,卡泊芬净(第1天70 mg,随后50 mg/d)与Vfend®(200 mg,每日两次)或AmBisome(5 mg/kg/d)联合的静脉抗真菌治疗。6例难治性IA白血病患者接受了含卡泊芬净的联合治疗,其中联合AmBisome者4例,联合Vfend者2例。联合治疗在初始IA诊断后8天开始。联合治疗开始后中性粒细胞减少持续时间范围为4至25天。IA分类为确诊者3例,临床诊断者3例。所有患者均为肺部IA,其中1例为播散性IA(脑、甲状腺、眼和肺部)。在所有患者中,连续CT扫描均显示病灶缩小并快速改善。仅2例需要额外手术。改善

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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