允许在诺华资助研究中接受Nilotinib治疗的患者继续获取Nilotinib的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、单臂IV期研究,旨在更好地描述nilotinib在诺华资助研究中接受治疗并从中获益的患者的长期安全性

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其他Chronic Myelogenous Leukemia (CML)Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL)
Study to Allow Access to Nilotinib for Patients Who Are on Nilotinib Treatment in a Novartis-sponsored Study

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

允许在诺华资助研究中接受Nilotinib治疗的患者继续获取Nilotinib的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、单臂IV期研究,旨在更好地描述nilotinib在诺华资助研究中接受治疗并从中获益的患者的长期安全性。覆盖慢性髓性白血病、转移性胃肠道间质瘤、急性淋巴细胞白血病及KIT突变黑色素瘤患者。入组患者需来自诺华资助的nilotinib研究、从nilotinib治疗中获益并满足母研究所有要求。研究未进行样本量估计,患者每季度(12周±1周)返回研究中心进行计划访视,收集不良事件(非严重和严重不良事件)、研究者临床获益评估及研究药物相关信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:慢性髓性白血病(CML)、转移性胃肠道间质瘤(GIST)、急性淋巴细胞白血病(ALL)、受体酪氨酸激酶(KIT)突变黑色素瘤。这是一项多中心、开放标签、单臂IV期研究,旨在更好地描述nilotinib在诺华资助研究中接受治疗并从nilotinib治疗中获益的患者的长期安全性。已入组诺华资助的nilotinib研究、从nilotinib治疗中获益并满足母研究所有要求的患者可入组本滚动研究。本研究未进行样本量估计。患者每季度(12周±1周)返回研究中心进行计划访视。不良事件(AEs)(非严重和严重AEs)、研究者临床获益评估及研究药物

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myelogenous Leukemia (CML)、Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01735955

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    • 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

适应症:慢性髓性白血病(CML)、转移性胃肠道间质瘤(GIST)、急性淋巴细胞白血病(ALL)、受体酪氨酸激酶(KIT)突变型黑色素瘤。这是一项多中心、开放标签、单臂、IV期研究,旨在更好地描述尼洛替尼在诺华申办研究中接受治疗且从尼洛替尼治疗中获益的患者的长期安全性特征。已入组诺华申办的尼洛替尼研究、从尼洛替尼治疗中获益并满足母研究所有要求的患者可入组本滚动研究。本研究未进行样本量估算。患者每季度(12周±1周)返回研究中心进行计划访视。收集不良事件(AEs)(非严重和严重AEs)、研究者对临床获益的评估以及研究药物发放信息。本滚动研究的原始方案旨在为入组尼洛替尼研究的患者提供尼洛替尼治疗的延续。

因此,原始方案并未要求将不良事件(非严重和严重不良事件)收集至临床数据库,仅要求在整个研究期间将严重不良事件(SAEs)收集至诺华安全性数据库。预定访视频率为每年一次。然而,卫生监管机构的反馈指出,应收集所有不良事件。为此,方案于2016年进行了修订(方案修订版3(PA 3)),主要目标变更为评估尼洛替尼的长期安全性。因此,PA 3开始要求将所有不良事件(非严重和严重不良事件)录入临床数据库,同时继续将SAE收集至诺华安全性数据库。与此同时,预定访视频率从每年一次增加至每季度一次,方案亦经修订,要求研究者对患者的临床获益进行评估。

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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