低危髓母细胞瘤两种标准方案神经认知结局比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕低危早期儿童髓母细胞瘤(Medulloblastoma)比较两种高效且避免放疗的治疗方案:Arm A 为北美 Head Start 联盟的 Head Start 4 方案,采用强化诱导化疗联合 HDCT 巩固;Arm B 为 GPOH 的 HI

Nationwide Children's HospitalNationwide Children's Hospital
clinicaltrials
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其他预测Medulloblastoma
Comparison of Neurocognitive Outcome in Two Standard Regimen for Treatment of Low-risk Medulloblastoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

低危髓母细胞瘤两种标准方案神经认知结局比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕低危早期儿童髓母细胞瘤(Medulloblastoma)比较两种高效且避免放疗的治疗方案:Arm A 为北美 Head Start 联盟的 Head Start 4 方案,采用强化诱导化疗联合 HDCT 巩固;Arm B 为 GPOH 的 HIT-SKK 方案,在全身化疗基础上联合鞘内 MTX。源站描述提及前者在 M0、SHH 型婴幼儿中 3 年 PFS 为 96%、前代 Head Start 3 研究中 M0、DMB 患者 5 年 EFS 为 93%,后者低危患者 5 年 PFS 为 93%。数据可用于比较两种方案的治疗结局与神经认知影响(来源 clinicaltrials.。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:髓母细胞瘤。本研究在低危早期儿童 MB 患者中比较两种高效且避免放疗的治疗方案:1. A 组:由北美 Head Start 联盟开发的“Head Start”4 方案。该方法采用强化诱导化疗和 HDCT 巩固,在该亚组中已取得同样良好的结果——对于 M0、SHH 型 MB 的婴幼儿,3 年 PFS 为 96%;在前代“Head Start”3 研究中,M0、DMB 患者的 5 年 EFS 为 93%。2. B 组:在 GPOH 内开发的 HIT-SKK 方案。该方案将全身化疗与鞘内 MTX 联合,在低危患者中 5 年 PFS 达 93%。两种治疗方案均使用高剂量静脉 MTX,但只有 HIT-SKK 方案在静脉 MTX 之外还使用将 MTX 直接注入脑脊液的鞘内给药。鉴于长期

【主题与分类】

主题标签:Medulloblastoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07291102

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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:髓母细胞瘤。本研究在低危早期儿童MB患者中比较两种高效且避免放疗的治疗方案:1. A组:北美Head Start联盟开发的“Head Start”4方案。该方法采用强化诱导化疗及大剂量化疗(HDCT)巩固治疗,在该亚组中同样取得了良好结果——对于M0、SHH型MB的婴幼儿及低龄儿童,3年无进展生存率(PFS)为96%;在前身“Head Start”3研究中,M0、DMB患者的5年无事件生存率(EFS)为93%。2. B组:GPOH开发的HIT-SKK方案。该方案将全身化疗与脑室内甲氨蝶呤(MTX)联合,低危患者的5年PFS达93%。两种治疗方案均使用大剂量静脉MTX,但仅HIT-SKK方案在静脉MTX之外还采用脑室内给药,将MTX直接注入脑脊液(CSF)。鉴于儿童白血病中已描述MTX的长期神经认知缺陷,且MTX诱导中枢神经系统(CNS)损伤的发病机制已有阐述,这引发了一些担忧。同样,包含“Head Start”化疗的高度强化HDCT对神经认知结局也带来特定风险。

令人鼓舞的是,在接受包含脑室内MTX的HIT-SKK治疗五年后,患有MB的幼儿平均流体智力评分为93.8分。“Head Start”化疗后的全量表智商为95.4,同样处于正常范围内。另一方面,包含“Head Start”化疗的高强度HDCT/AuHCR方案对神经认知结局存在特定风险。然而,由于既往研究样本量小且所用评估工具不一致,现有数据难以对HIT-SKK和“Head Start”化疗方案后的神经认知结局进行比较。因此,需要开展一项采用相同测量工具并在相同时间点进行评估的验证性研究,以识别具有临床意义的差异。此外,生存情况、第二恶性肿瘤的发生、神

数据加载示例(图像类)

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files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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