Darbepoetin Alfa 联合或不联合铁剂治疗癌症化疗所致贫血

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Darbepoetin Alfa 联合或不联合铁剂治疗癌症患者化疗所致贫血,涉及贫血、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、癌前病变及未明确的成人实体瘤等条件

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蛋白质分类AnemiaLeukemiaLymphomaLymphoproliferative DisorderPrecancerous Condition
Darbepoetin Alfa With or Without Iron in Treating Anemia Caused By Chemotherapy in Patients With Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Darbepoetin Alfa 联合或不联合铁剂治疗癌症化疗所致贫血

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Darbepoetin Alfa 联合或不联合铁剂治疗癌症患者化疗所致贫血,涉及贫血、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、癌前病变及未明确的成人实体瘤等条件。研究比较静脉铁、口服铁或安慰剂联合 darbepoetin alfa 对血液学反应率的影响,并评估血红蛋白增量等指标,可用于贫血治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:贫血、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、癌前病变、未明确的成人实体瘤、方案特定。目的:主要 在化疗相关贫血的癌症患者中,比较静脉铁、口服铁或安慰剂联合 darbepoetin alfa 对血液学反应率的影响,血液学反应率定义为血红蛋白较基线增加 ≥ 2.0 g/dL,或在治疗期前 28 天内未接受红细胞(RBC)输注的情况下达到血红蛋白 ≥ 11 g/dL。次要 在这些患者中比较这些方案对从基线至第 7 周和第 16 周平均血红蛋白增量的影响。* 在这些患者中比较这些方案对维持平均血红蛋白水平在美国血液学会/美国……范围内的患者百分比的影响。

【主题与分类】

主题标签:Anemia、Leukemia、Lymphoma、Lymphoproliferative Disorder、Precancerous Condition。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00661999

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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

疾病类型:贫血、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、癌前病变、未明确的成人实体瘤、方案特定。

目的:

主要目的

  • 比较静脉铁剂、口服铁剂或安慰剂联合达依泊汀α对化疗相关性贫血癌症患者造血反应率的影响。造血反应率定义为:治疗期间血红蛋白较基线升高≥2.0 g/dL,或在过去28天内未接受红细胞输注的情况下血红蛋白达到≥11 g/dL。

次要目的

  • 比较这些方案对上述患者从基线至第7周和第16周平均血红蛋白升高幅度的影响。

  • 比较这些方案对以下患者比例的影响:在治疗期间过去28天内未接受红细胞输注的情况下,从第1周至第16周一旦血红蛋白达到≥11 g/dL,其平均血红蛋白水平维持在美国血液学会/美国临床肿瘤学会(ASH/ASCO)及美国国家综合癌症网络(NCCN)指南规定的目标血红蛋白范围(11-13 g/dL)内的患者比例。

  • 比较静脉注射铁剂、口服铁剂或安慰剂对达依泊汀α反应的影响,以血红蛋白水平达到≥11g/dL所需时间为衡量指标。 * 比较这些方案对需要红细胞输注的患者比例及总输血需求的影响。 * 比较这些方案对血红蛋白逐周变化的影响。 * 比较这些方案对从基线至第7周和第16周生活质量变化的影响。 * 确定具有炎症(表现为C反应蛋白(CRP)和血清铁调素水平升高或可溶性转铁蛋白受体(sTfR)/对数铁蛋白比值降低)的患者对达依泊汀α和铁剂治疗的反应是否与无炎症患者不同。 大纲:患者根据贫血严重程度(轻度[血红蛋白≥9.5 g/dL]与重度[血红蛋白<9.5 g/dL])、是否接受含铂方案治疗(是或否)以及性别进行分层。患者被随机

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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