中晚期肝癌真实世界治疗模式与生存结局数据集
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦BCLC B期中晚期肝细胞癌患者,在Sohag Oncology Center开展单中心观察性队列研究,研究期为2020年1月1日至2025年12月31日,预期纳入120至300例患者

基本信息
资源简介
中晚期肝癌真实世界治疗模式与生存结局数据集
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦BCLC B期中晚期肝细胞癌患者,在Sohag Oncology Center开展单中心观察性队列研究,研究期为2020年1月1日至2025年12月31日,预期纳入120至300例患者。数据涵盖基线特征(年龄、性别、病因、AFP、Child-Pugh评分、ALBI分级、肿瘤负荷)及治疗变量(初始治疗类型、TACE次数、TACE难治时间、系统治疗使用等),可用于分析真实世界治疗模式与生存结局,并支持生存分析和多变量建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:BCLC B期肝细胞癌。工作目标:- 评估在三级医疗中心接受治疗的中晚期肝细胞癌(BCLC-B)患者的真实世界治疗模式和生存结局。研究设计:- 观察性队列研究。研究地点:- Sohag Oncology Center的单中心研究。研究期:- 2020年1月1日 - 2025年12月31日。样本量: 预期队列:120-300名患者。 足以在真实世界研究中进行生存分析和多变量建模。数据收集 1. 基线特征: 年龄、性别 肝病病因(HBV、HCV、MASH等) AFP水平 Child-Pugh评分 ALBI分级 肿瘤负荷(数量、最大病灶大小、双叶受累)2. 治疗变量 初始治疗类型 TACE次数 至TACE难治的时间 系统治疗的使用(酪氨酸激酶抑
【主题与分类】
主题标签:BCLC Stage B Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07449637
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:BCLC B期肝细胞癌。研究目的:- 评估在三级医疗中心接受治疗的中期肝细胞癌(BCLC-B)患者的真实世界治疗模式及生存结局。研究设计:- 观察性队列研究。研究地点:- Sohag肿瘤中心单中心研究。研究期间:- 2020年1月1日至2025年12月31日。样本量:* 预期队列:120-300例患者。* 足以在真实世界研究中开展生存分析及多变量建模。数据收集 1. 基线特征:* 年龄、性别 * 肝病病因(HBV、HCV、MASH等)* AFP水平 * Child-Pugh评分 * ALBI分级 * 肿瘤负荷(病灶数目、最大病灶大小、双叶受累)2. 治疗变量 * 初始治疗类型 * TACE次数 * 至TACE难治的时间 * 全身治疗的使用(酪氨酸激酶抑制剂、免疫治疗、联合方案)* 治疗序贯 统计分析:* 统计分析将采用SPSS 24.0软件(SPSS, Inc., Chicago, IL)进行。* 基线特征的描述性统计。* OS和PFS的Kaplan-Meier生存曲线。
- 组间比较采用对数秩检验。 * 多变量Cox比例风险回归分析用于识别生存预测因素。 * 亚组分析: * 最多7个病灶以内 vs 超出。 * Child-Pugh A级 vs B级。 * 仅TACE vs 序贯/系统治疗。 研究目标: 1. 主要目标 - 估计接受真实世界治疗的中期HCC患者的总生存期(OS)。 2. 次要目标 * 描述真实世界治疗模式(一线、后续线、联合治疗)及治疗变更时间。 * 按治疗组估计无进展生存期(PFS)和治疗失败时间(TTF)。 * 评估各治疗组的安全性信号(因治疗相关并发症住院)。 * 识别生存预测因素,包括: * 肿瘤负荷。 * Child-Pugh分级。 * 实验室标志物(AFP、胆红素、白蛋白)。
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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