达到持续MR4.5后停用Nilotinib的无治疗缓解(ENESTop)

研究主要目的是评估在Nilotinib治疗下达到持续MR4.5后停药,48周内实现无治疗缓解(TFR)的患者百分比。研究原包含七个阶段(五个治疗阶段和两个无治疗阶段),本主要分析报告聚焦其中两个阶段:巩固期、TFR期及治疗再启动

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文本预测Chronic Myeloid Leukemia
Treatment-free Remission After Achieving Sustained MR4.5 on Nilotinib (ENESTop)

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

达到持续MR4.5后停用Nilotinib的无治疗缓解(ENESTop)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性髓性白血病(Chronic Myeloid Leukemia)患者。研究主要目的是评估在Nilotinib治疗下达到持续MR4.5后停药,48周内实现无治疗缓解(TFR)的患者百分比。研究原包含七个阶段(五个治疗阶段和两个无治疗阶段),本主要分析报告聚焦其中两个阶段:巩固期、TFR期及治疗再启动。研究包含两个主要阶段:巩固期与TFR期。可用于分析停药后TFR的预测因素及治疗再启动情况(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性髓性白血病。主要目的是评估在停用nilotinib后48周内实现TFR的患者百分比。本研究最初由七个阶段组成(五个治疗阶段和两个无治疗阶段),其中两个是本主要分析报告的重点(巩固期、TFR期和治疗再启动)。研究包含2个主要阶段:巩固期和TFR期。Nilotinib治疗巩固期(NTCS):满足所有入选/排除标准的患者进入巩固期,并继续接受nilotinib治疗52周,剂量为患者进入研究前所接受的剂量。如果患者在巩固期全程维持MR4.5,则其有资格进入TFR期。如果患者在巩固期确认失去MR4.5,则其没有资格

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01698905

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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。主要目标是评估停用尼洛替尼后48周内处于无治疗缓解(TFR)的患者百分比。本研究最初包含七个阶段(五个治疗阶段和两个无治疗阶段),其中两个阶段是本次主要分析报告的重点(巩固期、TFR期和治疗再启动期)。研究包括2个主要阶段:巩固期和TFR期。尼洛替尼治疗巩固期(NTCS):符合所有入选/排除标准的患者进入巩固期,并继续接受尼洛替尼治疗52周,剂量为患者进入研究前所接受的剂量。如果患者在巩固期内维持MR4.5,他/她有资格进入TFR期。如果患者在巩固期内确认失去MR4.5,他/她没有资格进入TFR期,并继续接受尼洛替尼治疗。尼洛替尼TFR期:完成52周巩固期后有资格进入TFR期的患者在TFR期第一天停止服用尼洛替尼。

该阶段持续时间长达最后一名患者进入TFR阶段后520周。尼洛替尼治疗再启动阶段(NTRI):若患者在TFR阶段确认失去MR4(连续两次BCR-ABL >0.01% IS)或失去MMR(BCR-ABL >0.1% IS),则患者重新开始尼洛替尼治疗。患者将在最后一名患者进入尼洛替尼TFR阶段后接受尼洛替尼治疗长达520周,或直至患者出现不可接受的毒性、疾病进展和/或由研究者决定终止治疗,或患者撤回知情同意。对于在TFR阶段后重新开始治疗或停止治疗的患者,不再尝试第二次停用尼洛替尼。尼洛替尼治疗继续阶段(NTCT)和尼洛替尼治疗延长继续阶段(NTCT-P):不符合进入条件的患者

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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