Asciminib 在慢性髓性白血病二线及后续治疗中的真实世界疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Asciminib 在慢性期慢性髓性白血病(CML-CP)成人患者二线及后续治疗中的真实世界研究(ASCIRLI)

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其他预测Chronic Myeloid LeukemiaChronic Myeloid Leukemia - Chronic Phase
Efficacy of Asciminib in Real-world in Patients With Chronic Myeloid Leukemia in Second or Subsequent Lines

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Asciminib 在慢性髓性白血病二线及后续治疗中的真实世界疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Asciminib 在慢性期慢性髓性白血病(CML-CP)成人患者二线及后续治疗中的真实世界研究(ASCIRLI)。研究为观察性、多中心、回顾性与前瞻性设计,纳入在 Asciminib 商业可及后启动二线或后续治疗的患者,其中三线及以上治疗于 2023 年 7 月获批,其他线治疗于 2025 年 12 月获批。数据可用于评估 Asciminib 在常规临床实践中的有效性、安全性、耐受性及健康相关生活质量,补充对照临床试验数据并反映治疗模式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Chronic Myeloid Leukemia, Chronic Myeloid Leukemia - Chronic Phase. ASCIRLI 是一项观察性、多中心、回顾性与前瞻性研究,旨在纳入所有在 asciminib 商业可及日期之后启动二线或后续治疗的慢性期慢性髓性白血病(CML-CP)成人患者。具体而言,asciminib 用于三线或更后线治疗于 2023 年 7 月获批,而用于其他治疗线于 2025 年 12 月获批。患者将根据这些时间线被纳入。该研究旨在生成关于 asciminib 在常规临床实践中使用的有效性、安全性、耐受性和健康相关生活质量(HRQoL)的全面真实世界证据,补充来自对照临床试验的数据,并反映治疗模式、患者

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloid Leukemia、Chronic Myeloid Leukemia - Chronic Phase。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07640750

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数据说明

疾病:慢性髓性白血病,慢性髓性白血病-慢性期。ASCIRLI是一项观察性、多中心、回顾性和前瞻性研究,旨在纳入所有在阿西米尼商业上市日期之后开始接受阿西米尼二线或后续线治疗的成人慢性期慢性髓性白血病(CML-CP)患者。具体而言,阿西米尼三线或以上治疗于2023年7月获批,而其他线治疗于2025年12月获批。患者将根据这些时间线纳入。该研究旨在生成关于阿西米尼在常规临床实践中有效性、安全性、耐受性和健康相关生活质量(HRQoL)的全面真实世界证据,补充对照临床试验数据,并反映未经选择人群中观察到的治疗模式、患者特征和结局。阿西米尼治疗将独立于参与本观察性研究,且不得以参与本研究为目的而启动。

入组时将收集临床数据,以及既往对先前治疗方案的耐药和/或不耐受史,包括不良事件类型和突变。根据ELN标准,在3、6、12个月及后续随访时收集细胞遗传学(最终)和分子学缓解情况。将记录停药和剂量调整情况。患者将按照常规医疗实践进行随访,预计至少每3-6个月一次。招募期计划自首例患者入组起为24个月,观察期为36个月,研究总时长为60个月。

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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