老年优化方案改善老年异基因造血细胞移植候选者生存研究(OTIS研究)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年异基因造血细胞移植候选者,涵盖急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、再生障碍性贫血、慢性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、BCR-ABL1 阳性、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征等病种

基本信息
资源简介
老年优化方案改善老年异基因造血细胞移植候选者生存研究(OTIS研究)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年异基因造血细胞移植候选者,涵盖急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、再生障碍性贫血、慢性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、BCR-ABL1 阳性、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征等病种。研究采用老年评估与管理(GAM)干预,主要目标是以 6 分钟步行试验距离至少改善 35 米衡量躯体功能提升,次要目标包括简易体能状况量表评分至少提高 1 分或基线≥10 分者维持≥10,以及微型营养评估评分至少提高 2 分等。可用于评估老年移植候选者功能与营养干预效果(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、再生障碍性贫血、慢性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、BCR-ABL1 阳性、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 证明老年评估与管理(GAM)干预将改善符合异基因造血细胞移植(allo-HCT)条件的老年人的躯体功能,以 6 分钟步行试验距离至少改善 35 米来衡量。次要目标:I. 证明 GAM 干预将使简易体能状况量表评分至少提高 1 分,或对于基线评分≥10 分者评分维持≥10。II. 证明 GAM 干预将使微型营养评估评分至少提高 2 分,或评分维
【主题与分类】
主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia、Acute Myeloid Leukemia、Aplastic Anemia、Chronic Lymphocytic Leukemia、Hematopoietic and Lymphoid Cell Neoplasm、Hodgkin Lymphoma、Myelodysplastic Syndrome、Myelofibrosis、Myeloproliferative Neoplasm、Non-Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05972577
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、再生障碍性贫血、慢性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、BCR-ABL1阳性、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征。主要目的:I. 证明老年评估与管理(GAM)干预将改善符合异基因造血细胞移植(allo-HCT)条件的老年人的身体功能,以6分钟步行试验距离至少提高35米来衡量。次要目的:I. 证明GAM干预将使简易体能状况量表评分至少提高1分,或对于基线评分≥10者评分保持≥10。II. 证明GAM干预将使微型营养评估评分至少提高2分,或对于基线评分≥12者评分保持≥12。III. 评估GAM干预前后认知和心理状态的变化,以蒙特利尔认知评估、个人健康问卷-9、广泛性焦虑障碍-7和移植评估评定量表评分来衡量。
IV. 确定研究参与者中接受异基因造血干细胞移植(allo-HCT)的累积发病率。V. 测量研究参与者的总生存期和非复发死亡率。VI. 评估自我报告的处方干预措施依从性。VII. 测量GAM干预后即刻及干预完成后长达一年内患者报告的生活质量变化。探索性目标:I. 根据加速度计数据描述研究参与者在干预期间的睡眠和活动模式。II. 了解移植医生对于符合条件的老年患者不进行allo-HCT的理由。大纲:患者接受个性化老年优化(GO!)计划,包括在基线和首次访视后6个月或因骨髓移植入院时进行超过50分钟的研究访视,并在移植后3个月和12个月进行超过25分钟的访视。患者每月完成一次问卷,持续至
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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