拓扑替康联合贝伐珠单抗治疗既往系统化疗无效的IIIB或IV期非小细胞肺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于IIIB或IV期非小细胞肺癌患者,这些患者既往系统化疗失败。研究评估拓扑替康盐酸盐联合贝伐珠单抗(Avastin)方案的治疗效果,主要终点为无进展生存期,次要终点包括客观缓解率、至事件时间变量(如至客观肿瘤缓解时间、缓解持续时间、至治疗失败时间

Masonic Cancer Center, University of MinnesotaMasonic Cancer Center, University of Minnesota
clinicaltrials
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其他预测Lung Cancer
Topotecan and Bevacizumab in Treating Patients With Stage IIIB or Stage IV Non-Small Cell Lung Cancer That Did Not Respond to Previous Systemic Chemotherapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

拓扑替康联合贝伐珠单抗治疗既往系统化疗无效的IIIB或IV期非小细胞肺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于IIIB或IV期非小细胞肺癌患者,这些患者既往系统化疗失败。研究评估拓扑替康盐酸盐联合贝伐珠单抗(Avastin)方案的治疗效果,主要终点为无进展生存期,次要终点包括客观缓解率、至事件时间变量(如至客观肿瘤缓解时间、缓解持续时间、至治疗失败时间、总生存期)以及毒性的定性和定量特征。治疗方案为拓扑替康第1、8、15天静脉给药30分钟,贝伐珠单抗第1、15天静脉给药30-90分钟,每28天重复。该数据可用于预测患者生存获益、缓解情况及毒性风险,支持临床决策与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺癌。目的:主要 确定既往系统化疗失败的IIIB或IV期非小细胞肺癌患者接受拓扑替康盐酸盐和贝伐珠单抗治疗的无进展生存期。次要 确定接受该方案治疗患者的客观缓解率。 测量至事件时间疗效变量,包括至客观肿瘤缓解时间(针对缓解患者)、缓解持续时间(针对缓解患者)、至治疗失败时间和总生存期。 表征该方案在这些患者中的定量和定性毒性。概述:患者在第1、8和15天接受拓扑替康盐酸盐静脉注射(IV)30分钟,并在第1和15天接受Avastin(贝伐珠单抗)IV 30-90分钟。在没有疾病进展或不可接受的t的情况下,每28天重复治疗。

【主题与分类】

主题标签:Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00365547

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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:肺癌。目的:主要 * 确定既往全身化疗失败的IIIB期或IV期非小细胞肺癌患者接受盐酸拓扑替康和贝伐珠单抗治疗的无进展生存期。次要 * 确定接受此方案治疗的患者客观缓解率。 * 测量时间-事件疗效变量,包括至客观肿瘤缓解时间(对于缓解患者)、缓解持续时间(对于缓解患者)、至治疗失败时间以及总生存期。 * 描述此方案在这些患者中的定量和定性毒性。方案:患者在第1、8和15天接受盐酸拓扑替康静脉注射(IV)超过30分钟,并在第1和15天接受Avastin(贝伐珠单抗)IV超过30-90分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复治疗。研究治疗完成后,患者从注册起每3个月随访一次,持续6个月。

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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