评估TARE联合Durvalumab与Bevacizumab治疗不可切除肝细胞癌的美国研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在美国约20个中心开展的II期单臂研究,针对适合栓塞且不适合或拒绝切除、消融或肝移植的不可切除肝细胞癌(HCC)患者,评估经动脉放射栓塞(TARE)联合Durvalumab与Bevacizumab的治疗

基本信息
资源简介
评估TARE联合Durvalumab与Bevacizumab治疗不可切除肝细胞癌的美国研究
该数据集对应一项在美国开展的II期单臂临床研究,研究对象为不可切除但适合局部区域治疗、可接受栓塞的肝细胞癌(HCC)患者,旨在评估经动脉放射栓塞(TARE)联合Durvalumab与Bevacizumab的治疗。研究计划在美国约20个中心筛选约120名适合栓塞、且不适合或已拒绝切除和/或消融或肝移植的不可切除HCC患者,最终入组约60名参与者。此前因根治性目的接受过经动脉化疗栓塞(TACE)或TARE治疗者,在间隔6个月洗脱期后允许纳入。该数据集归类于肿瘤/肝癌方向,主题标签为Hepatocellular Carcinoma (HCC),来源于clinicaltrials.gov。
【数据集背景】
肝细胞癌(HCC)是肝癌的主要病理类型。对于不可切除的HCC患者,局部区域治疗是重要的治疗选择之一。本研究所针对的人群具有明确定义:患者不适合接受切除和/或消融或肝移植,或已拒绝上述治疗,同时其病情适合栓塞治疗。研究采用单臂设计,探索经动脉放射栓塞(TARE)与Durvalumab及Bevacizumab联合治疗在这一人群中的应用。该研究为II期研究,反映了在不可切除HCC中联合局部区域治疗与系统治疗的研究方向。
【数据内容】
该数据集围绕上述II期单臂研究组织,主题标签为Hepatocellular Carcinoma (HCC),所属分类为肿瘤/肝癌。研究涉及的治疗要素包括经动脉放射栓塞(TARE)、Durvalumab与Bevacizumab。研究人群为不可切除肝细胞癌(HCC)患者,具体为适合栓塞、且不适合或拒绝切除和/或消融或肝移植者;既往因根治性目的接受过经动脉化疗栓塞(TACE)或TARE治疗的患者,在6个月洗脱期后允许纳入。研究计划筛选约120名参与者,入组约60名参与者。关于数据集的具体字段构成、变量类型、记录数量与随访时长等,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov。研究在美国开展,涉及约20个中心。研究计划在这些中心筛选约120名符合条件的不可切除HCC患者,以入组约60名参与者。关于数据采集的具体时间范围、采集流程、数据管理方式及质量控制措施,源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解不可切除肝细胞癌中经动脉放射栓塞(TARE)联合Durvalumab与Bevacizumab治疗的II期单臂研究设计及目标人群特征。其适用方向包括肿瘤/肝癌领域的临床研究信息查阅、对适合栓塞且不适合或拒绝切除、消融或肝移植的不可切除HCC患者治疗研究的学习与参考。关于该数据集在统计分析、模型训练或其他二次利用方面的具体适用性,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该研究为II期单臂研究,计划筛选约120名参与者、入组约60名参与者,研究地点为美国约20个中心。关于样本代表性、数据完整性、缺失情况、偏倚控制及结果外推性等质量与限制方面的具体信息,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06040099
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
适应症:肝细胞癌(HCC)。一项II期单臂研究,在符合栓塞治疗条件、不适合或已拒绝接受切除和/或消融或肝移植治疗的不可切除肝细胞癌(HCC)受试者中开展。既往接受过与根治性治疗相关的经动脉化疗栓塞(TACE)或TARE的受试者可纳入,但需有6个月的洗脱期。本研究将在美国约20个中心筛选约120例不可切除但适合局部区域治疗、符合栓塞条件的HCC受试者,以入组约60例受试者。
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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