联合化疗加非格司亭治疗晚期实体瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦联合化疗加非格司亭治疗晚期实体瘤患者的临床研究。覆盖膀胱癌、乳腺癌、原发灶不明癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肺癌、皮肤黑色素瘤等多种肿瘤类型

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clinicaltrials
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其他Bladder CancerBreast CancerCarcinoma of Unknown PrimaryEsophageal CancerGastric CancerHead and Neck CancerLung CancerMelanoma (Skin)Ovarian CancerPancreatic CancerProstate CancerSarcoma
Combination Chemotherapy Plus Filgrastim in Treating Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

联合化疗加非格司亭治疗晚期实体瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦联合化疗加非格司亭治疗晚期实体瘤患者的临床研究。覆盖膀胱癌、乳腺癌、原发灶不明癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肺癌、皮肤黑色素瘤等多种肿瘤类型。研究目标包括确定 docetaxel 联合 gemcitabine 和 filgrastim 的最大耐受剂量、剂量限制性毒性、客观抗肿瘤反应,以及评估疲劳和血液细胞因子。方案为 docetaxel 静脉输注后给予 gemcitabine,并每日皮下注射 filgrastim,每 14 天重复。可用于肿瘤治疗剂量探索与毒性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱癌、乳腺癌、原发灶不明癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肺癌、黑色素瘤(皮肤)。目标: 确定 docetaxel 联合 gemcitabine 和 filgrastim(G-CSF)在晚期实体瘤患者中的最大耐受剂量。 确定该方案在这些患者中的剂量限制性毒性。 评估接受该方案治疗患者的客观抗肿瘤反应。 确定接受该方案治疗患者的疲劳和血液细胞因子。概述:这是一项 docetaxel 的剂量递增研究。患者在第 1 天接受 docetaxel 静脉输注 1 小时,随后接受 gemcitabine 静脉输注 30 分钟。患者还从第 2 天开始每日皮下注射 filgrastim(G-CSF),直至血细胞计数恢复。在没有疾病进展的情况下,每 14 天重复治疗。

【主题与分类】

主题标签:Bladder Cancer、Breast Cancer、Carcinoma of Unknown Primary、Esophageal Cancer、Gastric Cancer、Head and Neck Cancer、Lung Cancer、Melanoma (Skin)、Ovarian Cancer、Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00014456

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    • 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

疾病:膀胱癌、乳腺癌、原发灶不明癌、食管癌、胃癌、头颈癌、肺癌、黑色素瘤(皮肤)。目的:* 确定多西他赛与吉西他滨和非格司亭(G-CSF)联合应用于晚期实体瘤患者时的最大耐受剂量。* 确定该方案在这些患者中的剂量限制性毒性。* 评估接受该方案治疗患者的客观抗肿瘤反应。* 测定接受该方案治疗患者的疲劳感和血液细胞因子。方案概要:这是一项多西他赛的剂量递增研究。患者在第1天接受1小时内静脉注射多西他赛,随后30分钟内静脉注射吉西他滨。患者还从第2天开始每日皮下注射非格司亭(G-CSF),直至血细胞计数恢复。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每14天重复治疗。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的多西他赛,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为3名患者中有2名或6名患者中有2名经历剂量限制性毒性之前的剂量。

在基线时评估疲劳,然后在治疗期间的第2、5、7和9周进行评估。预计招募人数:本研究将在15至22个月内最多招募30名患者。

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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