干细胞移植患者的长期评估与随访照护
该方案对在NHLBI协议中接受异基因干细胞移植的患者进行长期评估和数据收集,需要时提供标准医疗照护,不给予研究性治疗,不构成NIH医疗照护承诺

基本信息
资源简介
干细胞移植患者的长期评估与随访照护
该方案对在NHLBI协议中接受异基因干细胞移植的患者进行长期评估和数据收集,需要时提供标准医疗照护,不给予研究性治疗,不构成NIH医疗照护承诺。存活超过三年者很可能治愈原发病,但仍面临原病复发、移植相关GVHD、免疫功能障碍及预处理化疗/放疗后果终身风险,长期随访是移植团队伦理责任。涉及移植物抗白血病、GVHD和移植物排斥;NIH血液科医生可协助管理并发症(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:移植物抗白血病、移植物抗宿主病、移植物排斥反应。尽管SCT后存活超过3年的患者有很大概率其原发疾病已获治愈,但他们仍面临若干类并发症风险,这些风险可能终身存在,包括原发疾病的晚期复发(或持续存在)、移植相关GVHD的远期效应、免疫功能障碍,或移植预处理期间所给化疗和/或放疗造成的后果。由于这些并发症属于医源性,SCT患者的长期随访是移植团队的伦理责任。此外,收集晚期发生并发症的数据,可对采用某一特定移植治疗方法(即全身照射与化疗预处理对比、T细胞清除型与T细胞未清除型移植对比)后长期存活所带来的长期后果进行前瞻性评估。本方案旨在对已在NHLBI方案中接受异基因干细胞移植的患者(以及在适当时其干细胞供者)进行长期评估、数据收集,并在需要时提供标准医疗照护。这可能包括骨髓衰竭状态、血细胞减少、血红蛋白病、转移性实体瘤或血液系统恶性肿瘤患者。本方案不会给予任何研究性治疗。参与本方案不构成NIH提供长期医疗照护的承诺,也不提供对任何非移植相关医学问题的评估和治疗。本方案将使患者能够获得在移植后患者照护方面经验丰富的NIH血液科医生的诊疗,这些医生可帮助移植患者及其当地医生管理移植后并发症。作为回报,从受试者及其供者(如适用)收集的数据将为NIH研究人员提供宝贵信息和/或实验室样本,用于更好地理解干细胞移植的长期后果,并识别 ar
【主题与分类】
主题标签:Graft-versus-leukemia、Graft vs Host Disease、Graft Rejection。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00106925
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00106925
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:移植物抗白血病、移植物抗宿主病、移植物排斥反应。尽管SCT后存活超过3年的患者有很大概率其原发疾病已获治愈,但他们仍面临若干类并发症风险,这些风险可能终身存在,包括原发疾病的晚期复发(或持续存在)、移植相关GVHD的远期效应、免疫功能障碍,或移植预处理期间所给化疗和/或放疗造成的后果。由于这些并发症属于医源性,SCT患者的长期随访是移植团队的伦理责任。此外,收集晚期发生并发症的数据,可对采用某一特定移植治疗方法(即全身照射与化疗预处理对比、T细胞清除型与T细胞未清除型移植对比)后长期存活所带来的长期后果进行前瞻性评估。本方案旨在对已在NHLBI方案中接受异基因干细胞移植的患者(以及在适当时其干细胞供者)进行长期评估、数据收集,并在需要时提供标准医疗照护。这可能包括骨髓衰竭状态、血细胞减少、血红蛋白病、转移性实体瘤或血液系统恶性肿瘤患者。本方案不会给予任何研究性治疗。参与本方案不构成NIH提供长期医疗照护的承诺,也不提供对任何非移植相关医学问题的评估和治疗。本方案将使患者能够获得在移植后患者照护方面经验丰富的NIH血液科医生的诊疗,这些医生可帮助移植患者及其当地医生管理移植后并发症。作为回报,从受试者及其供者(如适用)收集的数据将为NIH研究人员提供宝贵信息和/或实验室样本,用于更好地理解干细胞移植的长期后果,并识别 ar
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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