Brentuximab Vedotin与Nivolumab联合或不联合Ipilimumab治疗复发或难治性霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤患者,研究Brentuximab Vedotin与Nivolumab联合或不联合Ipilimumab的治疗方案

基本信息
资源简介
Brentuximab Vedotin与Nivolumab联合或不联合Ipilimumab治疗复发或难治性霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤患者,研究Brentuximab Vedotin与Nivolumab联合或不联合Ipilimumab的治疗方案。覆盖I期剂量探索(最大耐受剂量与剂量限制性毒性)和II期疗效评价(成人完全缓解率、儿童安全性与毒性)。数据可用于肿瘤免疫联合治疗的安全性、耐受性及缓解率分析,支持淋巴瘤临床研究相关的分类或预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发经典霍奇金淋巴瘤、难治经典霍奇金淋巴瘤。主要目标:I. 确定Brentuximab Vedotin与Ipilimumab联合、Brentuximab Vedotin与Nivolumab联合、以及Brentuximab Vedotin、Ipilimumab与Nivolumab联合的最大耐受剂量(MTD)和剂量限制性毒性(DLT)。(I期)II. 评估Brentuximab Vedotin与Nivolumab联合方案对比Brentuximab Vedotin、Ipilimumab与Nivolumab联合方案的完全缓解(CR)率。(II期;成人队列[年龄≥18岁])III. 描述治疗联合方案在儿童人群中的安全性和毒性特征。(II期;儿童队列[年龄12-17岁])次要目标:I. 评估Brentuximab Vedotin与Ipilimumab联合、Brentuximab Vedot
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Classic Hodgkin Lymphoma、Refractory 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/NCT01896999
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:复发性经典型霍奇金淋巴瘤、难治性经典型霍奇金淋巴瘤。主要目的:I. 确定维布妥昔单抗联合伊匹木单抗、维布妥昔单抗联合纳武利尤单抗,以及维布妥昔单抗、伊匹木单抗联合纳武利尤单抗的最大耐受剂量(MTD)和剂量限制性毒性(DLT)。(I期)II. 评估维布妥昔单抗联合纳武利尤单抗方案与维布妥昔单抗、伊匹木单抗联合纳武利尤单抗方案的完全缓解(CR)率。(II期;成人队列[年龄≥18岁])III. 描述联合治疗在儿童人群中的安全性和毒性特征。(II期;儿童队列[年龄12-17岁])次要目的:I. 评估维布妥昔单抗联合伊匹木单抗、维布妥昔单抗联合纳武利尤单抗,以及维布妥昔单抗、伊匹木单抗联合纳武利尤单抗方案的完全缓解(CR)率、部分缓解(PR)率和总缓解率(ORR)。(I期)II. 评估上述联合方案的缓解持续时间(DOR),并与最近一次既往系统性治疗所达到的DOR进行比较。(I期)III.
评估接受brentuximab vedotin联合ipilimumab、brentuximab vedotin联合nivolumab,以及brentuximab vedotin、ipilimumab联合nivolumab治疗患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。(I期)IV. 评估brentuximab vedotin联合nivolumab及brentuximab vedotin、ipilimumab联合nivolumab治疗的客观缓解率(ORR)、部分缓解(PR)率和疾病稳定(SD)率。(II期)V. 评估上述联合治疗的缓解持续时间(DOR),并与最近一次既往系统性治疗所达到的DOR进行比较。(II期)VI. 评估接受brentuximab vedotin联合nivolumab及brentuximab vedotin、ipilimumab联合nivolumab治疗患者的5年PFS和OS。(II期)VII. 进一步评估brentuximab vedotin联合nivolumab及brentuximab vedotin、ipilimumab联合nivolumab治疗的安全性并明确其毒性特征。(II期)相关性研究
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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