Asciminib联合Imatinib治疗慢性髓性白血病慢性期疗效与安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于asciminib联合imatinib治疗慢性髓性白血病慢性期(CML-CP)的II期、多中心、开放标签、随机研究

基本信息
资源简介
Asciminib联合Imatinib治疗慢性髓性白血病慢性期疗效与安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于asciminib联合imatinib治疗慢性髓性白血病慢性期(CML-CP)的II期、多中心、开放标签、随机研究。研究对象为既往接受过至少一年一线imatinib治疗且未达到深度分子学反应(DMR)的患者,按1:1:1:1随机分配至asciminib 60 mg每日一次联合imatinib 400 mg、asciminib 40 mg每日一次联合imatinib 400 mg、继续imatinib 400 mg或换用nilotinib 300 mg每日两次。试验期间不允许转换治疗。数据可用于评估联合方案的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:CML、慢性髓性白血病、白血病、髓系慢性、血液疾病。该研究是一项II期、多中心、开放标签、随机研究,在既往接受过至少一年一线imatinib治疗且未达到深度分子学反应(DMR)的慢性髓性白血病慢性期(CML-CP)受试者中,评估两种不同剂量(40 mg或60 mg)的asciminib联合imatinib 400 mg,对比继续使用imatinib,以及换用nilotinib。符合条件的受试者按1:1:1:1随机分配至接受asciminib 60 mg每日一次(QD)作为imatinib 400 mg QD的添加治疗,或40 mg QD作为imatinib 400 mg QD的添加治疗,或继续imatinib 400 mg QD,或换用nilotinib 300 mg每日两次(BID)。试验期间不允许转换治疗。仅在随机化时刻,受试者
【主题与分类】
主题标签:CML、Chronic Myelogenous Leukemia、Leukemia, Myeloid Chronic、Hematologic Diseases。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03578367
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03578367
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:CML、慢性髓系白血病、白血病、慢性髓系、血液系统疾病。该研究是一项2期、多中心、开放标签、随机研究,评估阿西米尼两种不同剂量(40 mg或60 mg)联合伊马替尼400 mg,对比继续伊马替尼治疗,以及换用尼洛替尼,在既往接受过伊马替尼一线治疗至少一年且未达到深度分子学反应(DMR)的慢性髓系白血病慢性期(CML-CP)受试者中的疗效。符合条件的受试者按1:1:1:1随机分配至接受阿西米尼60 mg每日一次(QD)作为伊马替尼400 mg QD的添加治疗,或40 mg QD作为伊马替尼400 mg QD的添加治疗,或继续伊马替尼400 mg QD,或换用尼洛替尼300 mg每日两次(BID)。试验期间不允许转换治疗。受试者仅在随机化时被分配至阿西米尼添加治疗组或尼洛替尼组。
在伊马替尼继续治疗组中,第48周时未达到MR4.5的参与者允许交叉(CO),在第48周访视后4周内接受附加治疗,即接受阿西米尼60 mg联合附加治疗,因为该剂量提供了更高的暴露量。交叉由研究者和参与者自行决定。除了第48周访视时聚合酶链反应(PCR)结果低于MR4.5外,交叉部分没有其他入组标准。接受尼洛替尼治疗的参与者不允许交叉接受附加治疗。研究中的参与者继续接受分配的治疗,直至治疗失败、不耐受,或直至最后一名参与者接受首剂治疗后长达96周(第1至4组)。在接受最后一剂后,每名参与者均接受30天的安全性随访。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




