评估MK-3475(Pembrolizumab)联合或不联合常规化疗治疗70岁及以上晚期非小细胞肺癌患者的效果
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦70岁及以上晚期非小细胞肺癌患者,评估MK-3475(Pembrolizumab)联合或不联合常规化疗在一线治疗中的效果

基本信息
资源简介
评估MK-3475(Pembrolizumab)联合或不联合常规化疗治疗70岁及以上晚期非小细胞肺癌患者的效果
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦70岁及以上晚期非小细胞肺癌患者,评估MK-3475(Pembrolizumab)联合或不联合常规化疗在一线治疗中的效果。主要目标是估计治疗前六个月的不良事件特征,次要目标包括估计总生存期、通过线性模拟自我评估问卷描述患者生活质量,并探索综合老年评估衍生的风险评分能否预测接受MK-3475的老年癌症患者严重不良事件发生率。数据可用于老年肺癌免疫治疗安全性、生存预测及生活质量相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性肺腺癌、转移性肺非小细胞癌、复发性肺腺癌、复发性肺非小细胞癌、IV期肺癌AJCC v8。研究的主要和次要目标:主要目标:I. 估计在70岁及以上、一线接受MK-3475(pembrolizumab)联合或不联合化疗的非小细胞肺癌患者中,治疗前六个月MK-3475(pembrolizumab)的不良事件特征。次要目标:I. 估计总生存期。II. 使用线性模拟自我评估(LASA)问卷描述治疗期间患者的生活质量。III. 探索综合老年评估(CGA)衍生的风险评分是否能够预测接受MK-3475(pembrolizu
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Lung Adenocarcinoma、Metastatic Lung Non-Small Cell Carcinoma、Recurrent Lung Adenocarcinoma、Recurrent Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage IV Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04533451
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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:转移性肺腺癌、转移性肺非小细胞癌、复发性肺腺癌、复发性肺非小细胞癌、IV期肺癌AJCC v8。研究的主要和次要目标:主要目标:I. 评估在70岁及以上非小细胞肺癌患者中,一线接受MK-3475(帕博利珠单抗)+/-化疗治疗的初始六个月内,MK-3475(帕博利珠单抗)的不良事件概况。次要目标:I. 估算总生存期。II. 使用线性模拟自我评估(LASA)问卷描述治疗期间患者的生活质量。III. 探索综合老年评估(CGA)衍生的风险评分是否能预测接受MK-3475(帕博利珠单抗)或MK-3475(帕博利珠单抗)+化疗的老年癌症患者严重不良事件的发生率。大纲:这是一项观察性研究。患者被分配到2组中的1组。A组:患者在第1天接受帕博利珠单抗静脉注射(IV),持续30分钟。
在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每21或42天重复一次。此外,患者在整个研究期间完成问卷调查,并接受计算机断层扫描(CT)、诊断成像和血液样本采集。患者在研究中也完成老年评估。B组:患者在第1天接受帕博利珠单抗静脉注射,持续30分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,帕博利珠单抗的周期每21或42天重复一次。患者还在第1天接受培美曲塞静脉注射,持续10分钟,以及根据机构指南进行卡铂静脉注射。在没有[疾病进展或不可接受的毒性]的情况下,培美曲塞和卡铂的周期每21天重复一次。此外,患者在整个研究期间完成问卷调查,并接受CT扫描、诊断成像和血液样本采集。患者在研究中也完成老年评估。研究治疗完成后,患者在注册后每年进行随访,长达5年。
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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