儿童及青少年白血病成年幸存者长春新碱诱导的周围神经病变
状况：化疗诱导的周围神经病变。将通过法国儿童癌症幸存者白血病研究（LEA Cohort）联系曾接受长春新碱治疗的儿童白血病成年幸存者，以征得其参与同意
基本信息
资源简介
儿童及青少年白血病成年幸存者长春新碱诱导的周围神经病变
该数据集聚焦于儿童及青少年白血病成年幸存者中由长春新碱治疗引发的周围神经病变问题，属于肿瘤与白血病分类下的临床研究数据资源，来源为 clinicaltrials.gov 注册研究。研究以化疗诱导的周围神经病变为核心状况，通过法国儿童癌症幸存者白血病研究（LEA Cohort）招募曾接受长春新碱治疗的成年幸存者，在取得参与同意后，采用自填式问卷评估周围神经病变及其相关共病情况，包括疼痛、神经病理性疼痛、焦虑、抑郁、健康相关生活质量、物质使用、体力活动与贫困状况等维度，同时记录参与者的肿瘤学特征与社会人口学特征。该数据集可为化疗相关神经毒性研究、幸存者长期健康管理及相关临床与流行病学分析提供结构化信息支持。
【数据集背景】
随着儿童及青少年白血病治疗水平的提升，成年幸存者群体不断扩大，治疗相关的长期不良反应日益受到关注。长春新碱是白血病治疗中常用的化疗药物之一，其引发的周围神经病变是值得关注的远期健康问题。该数据集正是围绕这一临床问题而建立，旨在系统收集曾接受长春新碱治疗的儿童白血病成年幸存者的相关信息，以支持对化疗诱导周围神经病变及其相关共病状况的研究。研究依托法国儿童癌症幸存者白血病研究（LEA Cohort）开展参与者联系与招募工作。
【数据内容】
数据集的核心内容来自参与者填写的自填式问卷，覆盖化疗诱导的周围神经病变以及与之相关的多种共病情况，具体包括疼痛、神经病理性疼痛、焦虑、抑郁、健康相关生活质量、物质使用、体力活动和贫困状况。此外，研究还记录参与者的肿瘤学特征与社会人口学特征。主题标签为化疗诱导的周围神经病变（Chemotherapy-induced Peripheral Neuropathy），所属分类为肿瘤 / 白血病。
【采集与来源】
数据来源为 clinicaltrials.gov 注册的临床研究。采集方式为：通过法国儿童癌症幸存者白血病研究（LEA Cohort）联系曾接受长春新碱治疗的儿童白血病成年幸存者，征得其参与同意后，由参与者自行填写问卷完成信息收集。研究同时记录参与者的肿瘤学与社会人口学特征。除上述信息外，源站未提供更详细的采集流程、时间范围或样本量信息。
【适用场景】
该数据集适用于化疗诱导周围神经病变相关的临床与流行病学研究，可用于探讨儿童白血病成年幸存者中长春新碱相关神经病变与疼痛、神经病理性疼痛、焦虑、抑郁、健康相关生活质量、物质使用、体力活动及贫困状况之间的关系，也可为幸存者长期随访与健康管理策略的制定提供参考。具体应用方向源站未提供进一步说明。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。根据研究设计，数据以参与者自填问卷及肿瘤学、社会人口学特征记录的形式存在，使用者需结合研究目的对相应变量进行分析。详细的使用条件与操作方式源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、样本规模、缺失情况或验证方式的具体说明。由于参与者需主动同意参与并自行填写问卷，可能存在自报信息相关的局限，但源站未对此作出明确描述。其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05759052
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：化疗诱导的周围神经病变。将从法国儿童白血病癌症幸存者研究（LEA队列）中联系接受过长春新碱治疗的儿童白血病成年幸存者，以征求其参与同意。随后，患者将收到一份自填式问卷，调查化疗诱导的周围神经病变及相关共病（疼痛、神经病理性疼痛、焦虑、抑郁、健康相关生活质量、物质使用、体力活动、贫困状况）。将记录参与者的肿瘤学和社会人口学特征。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
