氟达拉滨、阿糖胞苷、伊达比星联合维奈克拉诱导巩固治疗急性髓系白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦氟达拉滨、阿糖胞苷、伊达比星联合维奈克拉用于急性髓系白血病和骨髓增生异常综合征的诱导与巩固治疗研究

OHSU Knight Cancer InstituteOHSU Knight Cancer Institute
clinicaltrials
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表格预测Acute Myeloid LeukemiaMyelodysplastic Syndrome
Induction and Consolidation With Fludarabine, Cytarabine, Idarubicin, and Venetoclax for the Treatment of Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

氟达拉滨、阿糖胞苷、伊达比星联合维奈克拉诱导巩固治疗急性髓系白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦氟达拉滨、阿糖胞苷、伊达比星联合维奈克拉用于急性髓系白血病和骨髓增生异常综合征的诱导与巩固治疗研究。数据覆盖以多参数流式细胞术评估的可测量残留病灶阴性复合完全缓解率、完全缓解率、总体临床反应、安全性、无治疗失败生存、总生存、造血干细胞移植转诊延迟及移植后疾病反应等指标,可用于治疗疗效与生存结局的预测建模及临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 基于多参数流式细胞术(MFC)测定的可测量残留病灶阴性复合完全缓解(CRc-MRD-)率评估治疗疗效。次要目标:I. 基于完全缓解(CR)疾病缓解评估治疗疗效。II. 基于总体临床反应评估治疗疗效。III. 评估治疗的安全性。IV. 评估无治疗失败、血液学复发或疾病进展的生存。V. 评估开始研究治疗后的患者生存。VI. 评估造血干细胞移植(HSCT)转诊和转至HSCT会诊的延迟。VII. 基于转至HSCT评估治疗疗效。VIII. 评估参与者在移植后的疾病反应

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia、Myelodysplastic Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07228273

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 基于多参数流式细胞术(MFC)测定的可测量残留病灶阴性复合完全缓解(CRc-MRD-)率,评估治疗的疗效。次要目标:I. 基于完全缓解(CR)疾病缓解评估治疗的疗效。II. 基于总体临床反应评估治疗的疗效。III. 评估治疗的安全性。IV. 评估无治疗失败、血液学复发或疾病进展的生存情况。V. 评估开始研究治疗后的患者生存情况。VI. 评估造血干细胞移植(HSCT)转诊及过渡至HSCT咨询的延迟情况。VII. 基于过渡至HSCT评估治疗的疗效。VIII. 在接受HSCT的参与者中评估移植后的疾病反应。IX. 在接受HSCT的参与者中评估移植后感染风险。X. 在接受HSCT的参与者中评估移植后移植物抗宿主病(GVHD)风险。XI.

评估接受HSCT的参与者在无移植后GVHD和复发情况下的生存率。探索性目标:I. 通过可测量残留病(MRD)检测评估缓解深度,并比较确定MRD状态的方法。II. 评估可测量残留病阴性(MRD-)且达到CR的患者与达到CR但伴部分或不完全血液学恢复的患者的生存率。III. 使用欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷(EORTC QLQ C30)评估参与者的生活质量(QoL)。大纲:患者被随机分配至2个臂中的1个。臂1:诱导治疗:患者在每个周期的第1-7天接受阿糖胞苷静脉注射,第1-3天接受柔红霉素(或根据主治医师判断使用伊达比星)静脉注射。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,周期每28天重复一次,最多1个周期。在一个诱导周期后达到CR、CRh、CRi或MLFS的患者继续

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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