Brentuximab Vedotin联合化疗治疗儿童及年轻成人IIB、IIIB、IVA或IVB期霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于儿童及年轻成人高危经典霍奇金淋巴瘤(cHL),覆盖Ann Arbor IIB、IIIB、IVA、IVB期及儿童霍奇金淋巴瘤

基本信息
资源简介
Brentuximab Vedotin联合化疗治疗儿童及年轻成人IIB、IIIB、IVA或IVB期霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于儿童及年轻成人高危经典霍奇金淋巴瘤(cHL),覆盖Ann Arbor IIB、IIIB、IVA、IVB期及儿童霍奇金淋巴瘤。研究比较含brentuximab vedotin的Bv-AVEPC方案与ABVE-PC方案,主要评估无事件生存期(EFS),次要目标包括早期缓解率。数据可用于分析新型化疗方案的疗效预测与风险分层(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Ann Arbor IIB期霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IIIB期霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IVA期霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IVB期霍奇金淋巴瘤、儿童霍奇金淋巴瘤、经典霍奇金淋巴瘤。主要目的:I. 评估在阿霉素盐酸盐(多柔比星)(Adriamycin)、硫酸长春新碱、依托泊苷、泼尼松和环磷酰胺(Bv-AVEPC)化疗骨架中联合brentuximab vedotin(Bv;Adcetris)的新型方案在新诊断高危经典霍奇金淋巴瘤(cHL)中的无事件生存期(EFS),并与接受Adriamycin、硫酸博来霉素、硫酸长春新碱、依托泊苷、泼尼松和环磷酰胺(ABVE-PC)治疗者进行比较。次要目的:I. 确定接受Bv-AVEPC治疗的高危cHL儿童/年轻成人是否具有更高的早期缓解率(由氟脱氧葡萄糖
【主题与分类】
主题标签:Ann Arbor Stage IIB Hodgkin Lymphoma、Ann Arbor Stage IIIB Hodgkin Lymphoma、Ann Arbor Stage IVA Hodgkin Lymphoma、Ann Arbor Stage IVB Hodgkin Lymphoma、Childhood Hodgkin Lymphoma、Classic Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02166463
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:Ann Arbor IIB期霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IIIB期霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IVA期霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IVB期霍奇金淋巴瘤、儿童霍奇金淋巴瘤、经典型霍奇金淋巴瘤。主要目的:I. 评估在新诊断的高危经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)患者中,采用在盐酸多柔比星(多柔比星)(阿霉素)、硫酸长春新碱(长春新碱)、依托泊苷、泼尼松和环磷酰胺化疗骨架中加入维布妥昔单抗(Bv;Adcetris)的新型方案(Bv-AVEPC)治疗的无事件生存期(EFS),并与接受阿霉素、硫酸博来霉素、硫酸长春新碱、依托泊苷、泼尼松和环磷酰胺(ABVE-PC)治疗的患者进行比较。次要目的:I. 确定与接受ABVE-PC治疗的儿童/年轻成人高危cHL患者相比,接受Bv-AVEPC治疗的患者是否具有更高的早期缓解率(通过氟脱氧葡萄糖F 18[FDG]-正电子发射断层扫描[PET]确定),以及方案指导的放射治疗(RT)是否减少。II.
比较接受Bv-AVEPC方案(试验组)治疗的患者与接受ABVE-PC方案(标准组)治疗的患者之间神经病变(>= 3级)的发生率。探索性目标:I. 验证并比较儿童霍奇金国际预后评分(CHIPS)与常规Ann Arbor分期(II B期伴巨块、III B期、IV A或B期)在高危儿童经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)结局预测中的价值。II. 确定Epstein-Barr病毒(EBV)阴性cHL肿瘤中黑色素瘤优先表达抗原(PRAME)及睾丸特异性抗原的发生率,以及EBV阳性cHL肿瘤中EBV抗原(Epstein-Barr核抗原1 [EBNA1]、Epstein-Barr病毒潜伏膜蛋白1 [LMP1]、大型多功能肽酶2 [LMP2])的发生率,旨在制定将细胞疗法整合至新诊断高危cHL治疗中的策略。(生物学)III. 将定性视觉FDG-PET纳入反应导向的治疗算法,并探索定量FDG-PET及计算机断层扫描(CT)对肿瘤负荷和反应的定义,以纳入下一代儿童cHL风险分层方案,探索
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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