紫杉醇联合卡铂治疗转移性或复发性实体瘤合并HIV感染患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性或复发性实体瘤合并 HIV 感染患者,涵盖复发性肛门癌、乳腺癌、食管癌、胃癌、颈部鳞癌、非小细胞肺癌及卵巢上皮癌等

基本信息
资源简介
紫杉醇联合卡铂治疗转移性或复发性实体瘤合并HIV感染患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性或复发性实体瘤合并 HIV 感染患者,涵盖复发性肛门癌、乳腺癌、食管癌、胃癌、颈部鳞癌、非小细胞肺癌及卵巢上皮癌等。研究旨在评估伏立诺他联合紫杉醇和卡铂的安全性、耐受性及最大耐受剂量;因 CTEP 行政决定,自 2013 年 2 月 1 日起停止在该人群继续研究伏立诺他,后续主要目标转为评估紫杉醇联合卡铂方案的安全性及耐受性。数据可用于肿瘤合并 HIV 感染治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV感染、复发性肛门癌、复发性乳腺癌、复发性食管癌、复发性胃癌、复发性转移性鳞状颈部癌伴隐匿原发灶、复发性非小细胞肺癌、复发性卵巢上皮癌。主要目标:I. 确定伏立诺他联合紫杉醇和卡铂在合并HIV感染的实体瘤患者中的安全性和耐受性。II. 确定该联合方案在该患者人群中的最大耐受剂量(MTD)。*注:癌症治疗评估计划(CTEP)作出行政决定,自2013年2月1日起停止在该特定患者人群中进一步研究伏立诺他,且无患者继续使用伏立诺他。后续主要目标将确定紫杉醇和卡铂联合方案在该患者人群中的安全性和耐受性。
【主题与分类】
主题标签:HIV Infection、Recurrent Anal Cancer、Recurrent Breast Cancer、Recurrent Esophageal Cancer、Recurrent Gastric Cancer、Recurrent Non-small Cell Lung Cancer、Recurrent Ovarian Epithelial Cancer、Recurrent Salivary Gland Cancer、Salivary Gland Squamous Cell Carcinoma、Stage IV Anal Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01249443
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01249443
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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:HIV感染、复发性肛门癌、复发性乳腺癌、复发性食管癌、复发性胃癌、复发性转移性颈部鳞状细胞癌伴隐匿性原发灶、复发性非小细胞肺癌、复发性卵巢上皮癌。主要目标:I. 确定伏立诺他联合紫杉醇和卡铂在HIV感染的实体瘤患者中的安全性和耐受性。II. 确定该联合方案在该患者群体中的最大耐受剂量(MTD)。*注:癌症治疗评估计划(CTEP)于2013年2月1日作出行政决定,停止在该特定患者群体中进一步研究伏立诺他,且目前无患者继续使用伏立诺他。今后的主要目标将确定紫杉醇和卡铂联合方案在该患者群体中的安全性和耐受性。次要目标:I. 初步评估该治疗联合方案在肺癌、头颈癌和食管癌中的缓解率。II. 评估上呼吸消化道非获得性免疫缺陷综合征(AIDS)定义性癌症的病理特征。
III. 确定肿瘤组织中人类乳头瘤病毒(HPV)感染的存在及其致癌活性,并将HPV感染与临床结局进行关联。IV. 探讨紫杉醇与抗逆转录病毒治疗在HIV感染者中可能的药代动力学相互作用。大纲:这是一项关于伏立诺他的多中心剂量递增研究,随后进行扩展队列研究。患者在第1-5天每天口服(PO)伏立诺他一次,并在第3天接受紫杉醇静脉注射(IV)超过3小时以及卡铂静脉注射超过30分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每21天重复一次,最多6个疗程。部分患者在基线和第1疗程期间定期进行血液样本采集,用于药代动力学研究和HIV病毒载量分析。注:CTEP于2013年2月1日做出行政决定,停止在该特定患者群体中进一步研究伏立诺他。没有患者继续接受伏立诺他治疗。
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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