奥氮平治疗晚期食管胃癌、肝胆胰癌、结直肠癌或肺癌患者癌症相关食欲丧失的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦奥氮平用于管理晚期食管胃癌、肝胆胰癌、结直肠癌或肺癌患者的癌症相关食欲丧失

基本信息
资源简介
奥氮平治疗晚期食管胃癌、肝胆胰癌、结直肠癌或肺癌患者癌症相关食欲丧失的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦奥氮平用于管理晚期食管胃癌、肝胆胰癌、结直肠癌或肺癌患者的癌症相关食欲丧失。源站描述列出了晚期恶性实体肿瘤、晚期胆道癌、晚期食管癌、转移性食管癌、局部晚期结直肠癌、局部晚期食管癌、局部晚期胃癌和转移性结直肠癌等条件,主要目标为评估奥氮平 2.5 mg 对比安慰剂对接受一线系统标准治疗患者 12 周内体重增加超过 5% 的比例的影响,次要目标涉及不同剂量奥氮平与安慰剂对比及额外癌症恶病质相关终点。数据可用于相关预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期恶性实体肿瘤、晚期胆道癌、晚期食管癌、转移性食管癌、局部晚期结直肠癌、局部晚期食管癌、局部晚期胃癌、转移性结直肠癌(mCRC)。主要目的:I. 评估奥氮平 2.5 mg 对比安慰剂对接受一线系统标准治疗(SOC)的局部晚期或转移性 EG、HPB 或肺癌患者 12 周内体重增加超过 5% 的比例的影响。(A 部分)次要目的:I. 评估奥氮平 2.5 mg 和安慰剂对比奥氮平 5 mg 对 12 周内体重增加超过 5% 的患者比例的影响。(A 部分)II. 评估奥氮平 2.5 mg 对比奥氮平 5 mg 对比安慰剂对 12 周内额外癌症恶病质相关终点的影响(an
【主题与分类】
主题标签:Advanced Malignant Solid Neoplasm、Advanced Biliary Tract Carcinoma、Advanced Esophageal Carcinoma、Metastatic Esophageal Carcinoma、Locally Advanced Colorectal Carcinoma、Locally Advanced Esophageal Carcinoma、Locally Advanced Gastric Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma (mCRC)、Advanced Lung Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05705492
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05705492
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期恶性实体瘤、晚期胆道癌、晚期食管癌、转移性食管癌、局部晚期结直肠癌、局部晚期食管癌、局部晚期胃癌、转移性结直肠癌(mCRC)。主要目的:I. 评估奥氮平2.5 mg与安慰剂相比,对接受一线全身标准治疗(SOC)的局部晚期或转移性EG、HPB或肺癌患者中12周内体重增加>5%的患者比例的影响。(A部分)次要目的:I. 评估奥氮平2.5 mg和安慰剂与奥氮平5 mg相比,对12周内体重增加>5%的患者比例的影响。(A部分)II. 评估奥氮平2.5 mg与奥氮平5 mg与安慰剂相比,对12周内其他癌症恶病质相关终点(厌食、营养状况、身体功能、患者报告症状、生活质量、安全性和毒性以及医疗资源利用)的影响。(A部分)大纲:A部分:患者被随机分配至3个组中的1个。
所有三个组别均可选择在基线时进行计算机断层扫描(CT)(与标准治疗影像检查同步进行),并可选择每月采集血样。第I组:患者每晚口服奥氮平较低剂量(2.5 mg),持续12周,直至出现不可接受的毒性。患者可选择额外入组12周的治疗(B部分)。患者可选择参与研究中的CT扫描和血样采集。第II组:患者每晚口服奥氮平较高剂量(5 mg),持续12周,直至出现不可接受的毒性。患者可选择额外入组12周的治疗。患者可选择参与研究中的CT扫描和血样采集。第III组:患者每晚口服安慰剂,持续12周,直至出现不可接受的毒性。患者可选择额外入组12周的治疗。患者可选择参与研究中的CT扫描和血样采集。B部分:所有患者均接受较低剂量(2.5 mg)的奥氮
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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