巨大肝细胞癌围手术期局部治疗联合系统治疗的回溯性队列研究
本回溯性队列研究通过医院信息系统收集了 2018 年 6 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间治疗的巨大肝细胞癌(HCC)患者数据

基本信息
资源简介
巨大肝细胞癌围手术期局部治疗联合系统治疗的回溯性队列研究
本数据集围绕巨大肝细胞癌(Huge Hepatocellular Carcinoma,HCC,直径大于 10 cm)围手术期治疗策略的临床效果评价而建立,属于肿瘤学领域中肝癌方向的回顾性队列研究数据。研究通过医院信息系统收集 2018 年 6 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间接受治疗的巨大肝细胞癌患者资料,依据患者是否在术前接受局部区域治疗联合靶向与免疫治疗,将其划分为新辅助转化优先队列与直接手术队列,并在此基础上进一步细分亚组,主要分析目标是比较不同治疗路径下患者总生存期(OS)的差异。该数据集来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究,可为巨大肝癌围手术期综合治疗模式的比较研究提供结构化的真实世界数据基础。
【数据集背景】
巨大肝细胞癌通常指直径超过 10 cm 的肝脏恶性肿瘤,此类患者肿瘤负荷大、剩余肝体积受限,直接手术切除的风险与难度均较高,围手术期治疗策略的选择因此成为临床关注的重点。局部区域治疗与系统治疗(靶向治疗、免疫治疗)的联合应用,为将不可切除或临界可切除的巨大肝癌转化为可根治性切除创造了可能,但不同治疗路径之间的生存获益尚需通过队列数据加以比较。本数据集正是在这一临床问题背景下,通过回顾性方式构建的多组别队列数据,用于支撑围手术期治疗模式的效果分析。
【数据内容】
数据集收录的是巨大肝细胞癌(>10 cm)患者的临床资料。按照术前是否接受局部区域治疗联合靶向与免疫治疗,患者被分为新辅助转化优先队列和直接手术队列。转化优先队列又根据最终是否实现根治性肝切除,进一步分为转化手术组与非手术组;直接手术队列则根据术后是否接受辅助免疫治疗,分为术后辅助治疗组与术后随访观察组。研究的主要分析目标为各组之间总生存期(OS)的差异。数据中涉及的具体变量字段、随访时长、样本量及生存分析结果等细节,源站未提供。
【采集与来源】
数据通过医院信息系统采集,覆盖时间为 2018 年 6 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日。研究类型为回顾性队列研究,来源站为 clinicaltrials.gov,所属分类为肿瘤 / 肝癌,主题标签为巨大肝细胞癌(HCC)(>10cm)。除上述来源与时间范围信息外,具体的采集机构、数据提取流程与质量控制措施,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于巨大肝细胞癌围手术期治疗策略的比较性研究,例如评估新辅助转化治疗联合靶向与免疫治疗相较于直接手术的生存获益,分析转化手术后与非手术患者的结局差异,以及比较术后辅助免疫治疗与术后随访观察的效果。同时也可用于肝癌真实世界研究的方法学参考,以及转化治疗相关临床问题的探索性分析。其他潜在用途源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
本研究为回顾性队列设计,数据来源于医院信息系统,可能存在回顾性研究固有的选择偏倚与信息偏倚。样本量、缺失数据处理方式、随访完整性及统计分析方法等信息,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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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/NCT07639294
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:巨大肝细胞癌(HCC)(>10cm)。本回顾性队列研究通过医院信息系统收集了2018年6月1日至2023年12月31日期间接受治疗的巨大肝细胞癌(HCC)患者的数据。根据患者是否接受术前局部区域治疗联合靶向和免疫治疗,将其分为新辅助转化优先队列和直接手术队列。转化优先队列根据最终是否实现根治性意向肝切除术进一步分为转化手术组和非手术组。直接手术队列根据术后是否接受辅助免疫治疗分为术后辅助治疗组和术后监测组。主要目的是分析四组之间总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)的差异,并评估新辅助转化治疗对肝切除术安全性的影响。
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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