门诊CAR T治疗中的RPM信号

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦门诊接受lisocabtagene maraleucel(liso-cel)CAR T细胞治疗的成人血液肿瘤患者,涵盖细胞因子释放综合征、免疫效应细胞相关神经毒性综合征、B细胞淋巴瘤和慢性淋巴细胞白血病

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时间序列预测Cytokine Release SyndromeB-Cell LymphomaChronic Lymphocytic Leukemia
RPM Signals in Outpatient CAR T Therapy

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

门诊CAR T治疗中的RPM信号

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦门诊接受lisocabtagene maraleucel(liso-cel)CAR T细胞治疗的成人血液肿瘤患者,涵盖细胞因子释放综合征、免疫效应细胞相关神经毒性综合征、B细胞淋巴瘤和慢性淋巴细胞白血病。研究通过可穿戴设备在家追踪生命体征与症状,覆盖输注前3天至输注后14天,可用于分析生命体征和监测数据的变化模式及不良反应发生情况(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:细胞因子释放综合征、免疫效应细胞相关神经毒性综合征、B细胞淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病。本观察性研究旨在了解患者在接受门诊CAR T细胞治疗(使用lisocabtagene maraleucel(liso-cel),一种癌症治疗方法)期间生命体征和症状如何变化。研究使用可穿戴监测设备在家追踪生命体征和其他健康数据。研究对象为正在门诊接受liso-cel治疗的成人血液癌症患者,即治疗期间在家而非住院。研究旨在回答的主要问题包括:* 从CAR T细胞输注前3天到输注后14天,患者的生命体征和监测数据呈现什么情况,以及他们经历哪些副作用,例如细胞因子释放综合征(一种发热和炎症反应)和神经系

【主题与分类】

主题标签:Cytokine Release Syndrome、B-Cell Lymphoma、Chronic Lymphocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07882732

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    • 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。

数据说明

条件:细胞因子释放综合征、免疫效应细胞相关神经毒性综合征、B细胞淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病。这项观察性研究的目标是了解患者在接受利索卡巴他基因马拉鲁塞(liso-cel,一种癌症治疗方法)门诊CAR-T细胞治疗期间生命体征和症状如何变化。该研究使用可穿戴监测设备在家中追踪生命体征和其他健康数据。研究纳入正在作为门诊患者接受liso-cel治疗的血癌成人患者,即他们在治疗期间居家而非住院。该研究旨在回答的主要问题是:* 从CAR-T细胞输注前3天到输注后14天,患者的生命体征和监测数据呈现何种情况,他们经历哪些副作用,例如细胞因子释放综合征(一种发热和炎症反应)和神经系统副作用?* 患者的个体特征和监测数据与这些副作用有何关系?

参与者将:* 使用Current Health家庭监测套件,包括可穿戴设备(追踪呼吸频率、脉搏、氧饱和度、皮肤温度和步数)、血压袖带、温度贴片、体温计、平板电脑,以及无需家庭互联网即可发送数据的设备。监测在输注前3天开始,持续至输注后14天,住院期间暂停。* 在平板电脑上回答关于其体验的简短问题。* 继续其常规医疗护理和预约。研究团队将从其医疗记录中收集信息,如检测结果、治疗详情以及任何副作用或并发症。参与者作为常规护理的一部分接受CAR T细胞治疗。本研究不测试或改变任何治疗。研究人员仅观察和记录这种居家护理模式期间发生的情况。

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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