非清髓性异基因造血干细胞移植治疗血液系统恶性肿瘤或重型再生障碍性贫血
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于采用非清髓性预处理方案(氟达拉滨、环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白)后行异基因外周血干细胞移植,治疗高危血液系统恶性肿瘤或重型再生障碍性贫血的患者

基本信息
资源简介
非清髓性异基因造血干细胞移植治疗血液系统恶性肿瘤或重型再生障碍性贫血
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于采用非清髓性预处理方案(氟达拉滨、环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白)后行异基因外周血干细胞移植,治疗高危血液系统恶性肿瘤或重型再生障碍性贫血的患者。覆盖慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性疾病、癌前/非恶性病变及小肠癌等病种。数据可用于评估持久完全供者造血植入率、急慢性毒性反应、无事件生存与总生存,以及急慢性移植物抗宿主病的发生率和严重程度(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性疾病、癌前/非恶性病变、小肠癌。目的: 确定接受氟达拉滨、环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白非清髓性预处理后行异基因外周血干细胞移植的高危血液系统恶性肿瘤或重型再生障碍性贫血患者的持久完全供者造血植入率。 确定该非清髓性预处理方案在该患者人群中的急性和迟发性毒性反应。 确定接受该方案治疗患者的无事件生存和总生存。 确定接受治疗患者中急性和慢性移植物抗宿主病的发生率和严重程度
【主题与分类】
主题标签:Chronic Myeloproliferative Disorders、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes、Precancerous/Nonmalignant Condition、Small Intestine Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00006379
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00006379
标准获取流程:
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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:慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性疾病、癌前/非恶性病变、小肠癌。目的:* 确定采用氟达拉滨、环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白进行非清髓性预处理后,接受异基因外周血干细胞移植的高危血液系统恶性肿瘤或重型再生障碍性贫血患者的持久完全供者造血植入率。* 确定该非清髓性预处理方案在此患者群体中的急性和迟发性毒性反应。* 确定接受该方案治疗患者的无事件生存率和总生存率。* 确定接受该方案治疗患者急性和慢性移植物抗宿主病的发生率和严重程度。* 确定接受该方案治疗患者的免疫重建速率和质量。* 确定这些患者的疾病复发率和移植后淋巴增殖性疾病的发生率。
大纲:患者根据疾病类别(恶性 vs 非恶性)和移植物来源(无关供者 vs HLA相合同胞)进行分层。在常规剂量化疗后至少4周开始,患者接受非清髓性预处理,包括第-8天至第-4天静脉注射氟达拉滨30分钟,第-3天至第-2天静脉注射环磷酰胺2小时,以及第-2天和第-1天静脉注射抗胸腺细胞球蛋白至少4小时。患者在第0天接受非格司亭(G-CSF)动员的同种异体外周血干细胞移植。患者随访频率为:3个月内每周一次,接下来3个月每2周一次,随后6个月每月一次,之后每2个月一次。预计入组人数:本研究将在4年内至少入组30名患者。
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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