治疗性患者教育对肿瘤免疫检查点抑制剂毒性的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03948724

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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：治疗性患者教育、免疫检查点抑制剂、黑色素瘤、晚期非小细胞肺癌、肾细胞癌、头颈癌、免疫相关不良事件。本研究旨在突出患者治疗教育（TPE）在肿瘤学中的影响。TPE是慢性疾病患者护理路径中不可或缺的一部分，如糖尿病、哮喘、慢性阻塞性肺疾病、需要抗凝剂的心血管疾病、血友病、肾功能衰竭、HIV感染、自身免疫性疾病等……随着治疗进展，许多癌症现在被视为慢性疾病。在肿瘤学中，TPE开始发展。事实上，TPE使患者更加自主，这可能减少某些毒性的发生和/或加重，改善生活质量、治疗效果并优化医疗成本。因此，制定肿瘤学治疗教育项目非常重要。ICI的毒性不寻常，有时甚至致命。必须快速识别和管理这种毒性，以维持令人满意的剂量强度。

TPE通过在患者中提高对这些毒性反应发生的认识来确立其地位。这项TPE与标准护理相比较的随机研究项目将评估教育在严重毒性反应管理中的贡献。研究者认为，患者行为的改变将减少TPE组中≥3级毒性反应的数量。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。