晚期癌症患者姑息治疗使用的前瞻性队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性队列研究，覆盖 Stage IV 乳腺癌、胰腺癌、结肠癌、胃癌、肺癌、肝癌、恶性血液肿瘤及转移性胆道癌等晚期癌症患者
基本信息
资源简介
晚期癌症患者姑息治疗使用的前瞻性队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性队列研究，覆盖 Stage IV 乳腺癌、胰腺癌、结肠癌、胃癌、肺癌、肝癌、恶性血液肿瘤及转移性胆道癌等晚期癌症患者。源站描述指出晚期癌症患者存在躯体、情绪、社会和经济问题，既往研究显示早期姑息治疗在肿瘤领域有益，但许多韩国患者即使在大医院也较晚开始姑息治疗，导致医疗费用负担增加而终末期患者生活质量下降。本研究通过前瞻性队列评估晚期癌症患者姑息治疗的使用情况，可用于分析姑息治疗启动时机及相关临床、心理社会与认知因素（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Stage IV Breast Cancer, Stage IV Pancreatic Cancer, Stage IV Colon Cancer, Stage IV Gastric Cancer, Stage IV Lung Cancer, Stage IV Liver Cancer, Malignant Hematologic Neoplasm, Biliary Cancer Metastatic。晚期癌症患者报告身体、情感、社会和经济问题，这些问题可能由癌症本身或其治疗引起。既往研究已显示早期姑息治疗在肿瘤学中的益处。然而，许多韩国患者即使在综合医院也倾向于较晚开始姑息治疗。由于姑息治疗开始较晚，医疗费用负担增加，另一方面，终末期患者的生活质量下降。在本研究中，将通过前瞻性队列研究评估晚期癌症患者姑息治疗的使用情况。本研究的目标如下：首先，临床、心理社会和认知的 f
【主题与分类】
主题标签：Stage IV Breast Cancer、Stage IV Pancreatic Cancer、Stage IV Colon Cancer、Stage IV Gastric Cancer、Stage IV Lung Cancer、Stage IV Liver Cancer、Malignant Hematologic Neoplasm、Biliary Cancer Metastatic、Pediatric Leukemia、Pediatric Lymphoma。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03222258
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03222258
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
疾病条件：IV期乳腺癌、IV期胰腺癌、IV期结肠癌、IV期胃癌、IV期肺癌、IV期肝癌、恶性血液肿瘤、转移性胆道癌。晚期癌症患者报告的身体、情感、社会和经济问题可能源于癌症本身或其治疗。既往研究表明，早期姑息治疗在肿瘤学中具有益处。然而，许多韩国患者即使在综合医院也往往较晚才开始接受姑息治疗。由于姑息治疗启动较晚，医疗费用负担增加，另一方面，终末期患者的生活质量下降。本研究将通过前瞻性队列研究评估晚期癌症患者中姑息治疗的使用情况。本研究的目标如下：首先，将调查影响晚期癌症患者生活质量、决策制定及医院利用（姑息医疗团队诊疗、临终关怀与医疗服务）的临床、心理社会及认知因素。
其次，本研究将探讨年龄特异性特征对生活质量和照护的影响。第三，将开发一个反映年龄特异性特征并预测临终照护时间和内容的指数。预计通过本研究改善晚期癌症或转移性癌症患者的生活质量和照护，从而建立有效的临终照护策略。在确认癌症患者使用姑息治疗的意愿后，将每3个月评估一次患者的症状和生活质量、医疗选择、预先照护规划以及照护者的照护负担。死亡后3个月，将进行照护者评估，并分析临终关怀使用情况和医疗费用。
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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