医生发起的早期癌症患者戒烟计划

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受早期癌症治疗患者的医生发起戒烟干预研究。覆盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、头颈癌、肺癌、淋巴瘤、前列腺癌及睾丸生殖细胞肿瘤等多种癌种,并涉及烟草使用障碍

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文本预测Bladder CancerBreast CancerColorectal CancerHead and Neck CancerLung CancerLymphomaProstate CancerTesticular Germ Cell TumorTobacco Use Disorder
Physician-Initiated Stop-Smoking Program for Patients Receiving Treatment for Early-Stage Cancer

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

医生发起的早期癌症患者戒烟计划

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受早期癌症治疗患者的医生发起戒烟干预研究。覆盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、头颈癌、肺癌、淋巴瘤、前列腺癌及睾丸生殖细胞肿瘤等多种癌种,并涉及烟草使用障碍。研究比较简短医生戒烟策略与常规护理的疗效,分析戒烟的社会人口学、吸烟史和健康状况相关因素,同时评估在合作组环境中开展癌症预防与控制研究的可行性。数据可用于戒烟干预效果预测、癌症患者戒烟行为分析及相关临床决策支持研究(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、结直肠癌、头颈癌、肺癌、淋巴瘤、前列腺癌、睾丸生殖细胞肿瘤。目标: 比较医生发起的简短戒烟策略与常规护理在临床肿瘤环境中接受治疗的早期癌症患者中的疗效。 比较接受这些方案治疗的患者中戒烟的社会人口学、吸烟史和健康状况相关因素。 通过监测戒烟策略的依从性,确定在合作组环境中开展癌症预防和控制研究的可行性。概要:这是一项随机、多中心研究。患者按中心分层。患者被随机分配到2个治疗组中的1个。 第I组:患者接受常规护理(无特殊干预)。* 第II组:患者接受

【主题与分类】

主题标签:Bladder Cancer、Breast Cancer、Colorectal Cancer、Head and Neck Cancer、Lung Cancer、Lymphoma、Prostate Cancer、Testicular Germ Cell Tumor、Tobacco Use Disorder。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00002520

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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、结直肠癌、头颈癌、肺癌、淋巴瘤、前列腺癌、睾丸生殖细胞肿瘤。目的:* 比较医生发起的简短戒烟策略与常规护理在早期癌症患者中的疗效,这些患者正在临床肿瘤学环境中接受治疗。* 比较接受这些方案治疗的患者中戒烟的社会人口学、吸烟史和健康状况相关性。* 通过监测戒烟策略的依从性,确定在合作组环境中进行癌症预防和控制研究的可行性。概述:这是一项随机、多中心研究。患者按中心分层。患者随机分配到2个治疗组中的1个。* 第I组:患者接受常规护理(无特殊干预)。* 第II组:患者接受基于国家癌症研究所出版的《医生手册》中4步干预计划的戒烟治疗。

戒烟协调员和医生通过咨询、自助材料以及转介至癌症信息服务处(CIS)的戒烟顾问,为患者提供自行戒烟的指导和支持。如有指征,患者会接受尼古丁替代疗法。对于表示有兴趣接受更密集治疗的患者,会被转介至当地的美国癌症协会或美国肺脏协会诊所,并/或建议致电CIS获取更多当地项目转介信息。所有患者均在6个月和12个月时进行随访。在12个月随访访谈中报告仍在吸烟且有兴趣寻求戒烟帮助的患者,会被鼓励返回其医生处并联系CIS以获取更多戒烟帮助或转介至其所在地区更密集或专业的治疗。预计入组人数:本研究将共计入组494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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