LA-NSCLC同步放化疗期间预防性使用PEG-rhG-CSF研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可手术的II-III期非小细胞肺癌(NSCLC)患者在接受根治性同步放化疗(cCRT)期间预防性使用聚乙二醇化重组人粒细胞集落刺激因子(PEG-rhG-CSF)的疗效与安全性

Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical SciencesCancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
clinicaltrials
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其他预测Stage II-III Non-small Cell Lung CancerConcurrent ChemotherapyConditions Influencing Health Status
Prophylactic PEG-rhG-CSF During cCRT in LA-NSCLC

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

LA-NSCLC同步放化疗期间预防性使用PEG-rhG-CSF研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可手术的II-III期非小细胞肺癌(NSCLC)患者在接受根治性同步放化疗(cCRT)期间预防性使用聚乙二醇化重组人粒细胞集落刺激因子(PEG-rhG-CSF)的疗效与安全性。研究采用前瞻性观察性队列设计,放疗技术为调强放疗(IMRT)并涉及累及野照射,化疗方案包括依托泊苷联合顺铂、培美曲塞联合铂类或紫杉醇联合铂类。数据可用于评估预防性使用PEG-rhG-CSF在同步放化疗中的临床价值,支持肺癌治疗相关不良反应管理与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状态:II-III期非小细胞肺癌、同步化疗、影响健康状态的因素。目的:评估在不可手术的II-III期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中,于根治性同步放化疗(cCRT)期间预防性使用聚乙二醇化重组人粒细胞集落刺激因子(PEG-rhG-CSF)的疗效与安全性。方法:对接受根治性cCRT的患者开展前瞻性观察性队列研究。放疗技术采用调强放疗(IMRT)并涉及累及野照射,可保护更多正常组织免受照射。化疗方案包括铂类双药联合:依托泊苷联合顺铂(每28天)、培美曲塞联合铂类(每21天)或紫杉醇联合铂类(每周,仅用于对照组)。患者接受随访

【主题与分类】

主题标签:Stage II-III Non-small Cell Lung Cancer、Concurrent Chemotherapy、Conditions Influencing Health Status。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06958614

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    • 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:II-III期非小细胞肺癌、同步化疗、影响健康状况的条件。目的:评估在不可手术的II-III期非小细胞肺癌(NSCLC)患者接受根治性同步放化疗(cCRT)期间,预防性使用聚乙二醇化重组人粒细胞集落刺激因子(PEG-rhG-CSF)的疗效和安全性。方法:对接受根治性cCRT的患者进行了一项前瞻性观察性队列研究。放疗技术采用调强放射治疗(IMRT),并涉及野照射。它能保护更多正常组织免受照射。化疗方案包括以铂类为基础的双药联合方案:依托泊苷联合顺铂(每28天一次)、培美曲塞联合铂类(每21天一次),或紫杉醇联合铂类(每周一次,仅用于对照组)。患者在治疗结束后1个月进行随访,随后两年内每三个月随访一次,此后每六个月随访一次,直至疾病进展。

研究组患者在每个化疗周期后48小时皮下注射PEG-rhG-CSF(体重≥45 kg者6 mg,体重<45 kg者3 mg),于cCRT期间给药。对照组患者接受基于指南的支持治疗。当发生3级及以上(G3+)毒性时,暂停放疗或延迟化疗。终点:主要终点为放疗期间及放疗后一个月内G3+中性粒细胞减少症的发生率。在cCRT期间及治疗结束后一个月内每周监测全血细胞计数,或根据医生判断进行监测。cCRT完成且急性副作用缓解后,患者在治疗结束后一个月进行随访,第一年每三个月随访一次,此后每六个月随访一次,直至疾病进展。统计分析:采用逆概率治疗加权(IPTW)算法平衡组间在年龄、性别、吸烟、临床分期、KPS评分、是否接受诱导治疗等方面的差异,确保t

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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