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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

评估alectinib联合化疗在非小细胞肺癌患者中安全性与疗效的研究

该数据集对应一项在非小细胞肺癌（NSCLC）可切除患者中开展的临床研究，英文全称为“A Study to See How Well and How Safely Different Treatments Work in a Group of Participants With Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC)”，来源为clinicaltrials.gov，在站内归入肿瘤/肺癌分类，主题标签为非小细胞肺癌。研究的核心目标是探索alectinib联合化疗在可切除NSCLC参与者中的安全性；其中队列B1为II期队列，评估在完全手术切除后的辅助治疗背景下，alectinib联合最多四个周期含铂化疗的安全性。该数据集围绕上述研究主题与安全性评估目的组织，可供关注肺癌围手术期靶向联合治疗安全性信息的使用者参考。

【数据集背景】

非小细胞肺癌是肺癌的主要类型之一，可切除患者的治疗通常涉及手术及术后辅助治疗。该研究关注的是在完全手术切除之后，将alectinib与含铂化疗联合用于辅助治疗的安全性表现。研究描述明确指出，其目的在于探索alectinib联合化疗在可切除NSCLC参与者中的安全性，而非以疗效比较为主要目标。这一背景决定了数据集的内容重心落在治疗组合的安全性与耐受性相关信息上。

【数据内容】

数据集所对应的研究以非小细胞肺癌为疾病条件，纳入可切除NSCLC参与者。研究包含队列B1，该队列为II期队列，主要评估alectinib联合最多四个周期含铂化疗在术后辅助治疗中的安全性。数据内容围绕这一队列的安全性评估展开，涉及联合治疗方案与化疗周期安排等研究设计要素。关于具体样本量、给药剂量、终点指标定义及统计分析方法，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息。其内容依据源站对该研究的描述整理而成，疾病条件为非小细胞肺癌，研究目标为探索alectinib联合化疗在可切除NSCLC参与者中的安全性。除来源站与上述研究描述外，关于数据采集时间范围、采集机构、数据更新频率等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于需要了解可切除非小细胞肺癌术后辅助治疗中靶向药物联合化疗安全性研究设计的场景，例如作为肺癌围手术期治疗安全性研究的参考条目，或用于梳理alectinib联合含铂化疗在辅助治疗背景下的研究定位。由于内容以研究注册描述为主，其适用场景应限定在信息检索与研究背景了解层面。关于该数据是否适合用于疗效分析、药物经济学评价或真实世界研究，源站未提供相应说明。

【使用方法】

使用者可依据数据集中的疾病条件、研究目标与队列设计信息，将该研究与其他NSCLC辅助治疗研究进行主题层面的对照与检索。队列B1的II期定位及“最多四个周期含铂化疗”的联合方案描述，可作为理解该研究安全性评估范围的基本线索。关于具体数据字段结构、访问接口、下载方式及分析工具要求，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来自临床研究注册描述，内容聚焦于研究目的与队列设计，未包含结果数据或安全性结论。因此，其限制在于无法据此判断alectinib联合化疗的实际安全性表现。关于数据完整性、偏倚控制、样本代表性及结果验证情况，源站未提供。使用者应注意区分研究设计与研究结论，避免将研究目标表述误读为已获得的安全性证据。

【引用与许可】

该数据集的来源站为clinicaltrials.gov，引用时应注明该来源及研究英文全称。关于许可条款、使用限制及正式引用格式，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06624059

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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/NCT06624059

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。

数据说明

条件：非小细胞肺癌。本研究的目的是探索阿来替尼联合化疗在可切除非小细胞肺癌受试者中的安全性。B1队列是一项II期队列，将评估阿来替尼联合最多四个周期铂类化疗在完全手术切除后辅助治疗中的安全性。

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