Varenicline或Nicotine Patch与Nicotine Gum帮助美沙酮治疗项目中的吸烟者戒烟

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项多中心研究,针对美沙酮维持治疗中的吸烟者,比较varenicline与Nicotine Patch联合按需Nicotine Gum的戒烟效果

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clinicaltrials
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文本Bladder CancerCervical CancerEsophageal CancerGastric CancerHead and Neck CancerKidney CancerLeukemiaLiver CancerLung CancerPancreatic CancerTobacco Use Disorder
Varenicline or Nicotine Patch and Nicotine Gum in Helping Smokers in a Methadone Treatment Program Stop Smoking

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Varenicline或Nicotine Patch与Nicotine Gum帮助美沙酮治疗项目中的吸烟者戒烟

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项多中心研究,针对美沙酮维持治疗中的吸烟者,比较varenicline与Nicotine Patch联合按需Nicotine Gum的戒烟效果。覆盖膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌等肿瘤条件,并涉及Tobacco Use Disorder。数据可用于戒烟干预效果评估、戒断症状与吸烟强化效应分析,以及美沙酮治疗结局(如保留率、剂量变化、非法药物使用)的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌。目的:主要 确定varenicline(一种尼古丁受体部分激动剂)是否比联合尼古丁替代疗法(Nicotine Patch处方加按需Nicotine Gum给药)在美沙酮维持吸烟者中导致更高的戒烟率。次要 测试治疗对吸烟冲动、戒断症状和吸烟强化效应的影响。* 测试治疗对美沙酮治疗结局的影响,包括美沙酮维持保留、美沙酮剂量变化以及通过尿液毒理学测量的非法药物持续使用。大纲:这是一项多中心研究。患者根据性别和尼古丁依赖水平分层。患者被随机

【主题与分类】

主题标签:Bladder Cancer、Cervical Cancer、Esophageal Cancer、Gastric Cancer、Head and Neck Cancer、Kidney Cancer、Leukemia、Liver Cancer、Lung Cancer、Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00790569

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:膀胱癌、宫颈癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肝癌。

目的:

主要目的

  • 确定伐尼克兰(一种尼古丁受体部分激动剂)是否比联合尼古丁替代疗法(尼古丁贴片处方加随意使用的尼古丁口香糖)在美沙酮维持治疗的吸烟者中产生更高的戒烟率。

次要目的

  • 测试这些治疗对吸烟欲望、戒断症状及吸烟强化效应的影响。
  • 测试这些治疗对美沙酮治疗结果的影响,包括美沙酮维持治疗的保留率、美沙酮剂量变化以及通过尿液毒理学检测的非法药物持续使用情况。

研究概要:这是一项多中心研究。患者根据性别和尼古丁依赖程度进行分层。患者随机分配到3个干预组中的1组。在基线时,所有患者均接受最小化的行为干预,包括3分钟的简单戒烟咨询策略、自助手册和电话戒烟热线号码。

  • 第一组(伐尼克兰):患者在第1-3天每日口服一次伐尼克兰,此后每日口服两次,总共持续6个月,或直至达到舒适的戒烟水平。 * 第二组(安慰剂):患者在第1-3天每日口服一次伐尼克兰安慰剂,此后每日口服两次,总共持续6个月,或直至达到舒适的戒烟水平。 * 第三组(尼古丁贴片/口香糖):患者接受尼古丁贴片,剂量随时间逐渐减少,总共持续26周。患者还接受尼古丁口香糖以缓解突发烟瘾。当达到舒适的戒烟水平时,患者可停止治疗。患者在第2周完成一次10-15分钟的简短访谈,并在第1-5个月每月完成一次。他们在第6个月和第12个月完成一次45分钟以上的较长访谈,并提供呼吸样本(用于一氧化碳监测)和尿液样本(用于可替宁检测)。注:戒烟可预防某些与吸烟相关的疾病,包括癌症。PROJ

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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