综合老年评估预测老年非霍奇金淋巴瘤患者毒性事件及预治疗试点研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦非霍奇金淋巴瘤（NHL）与弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）。研究评估一种以自评为主的老年评估（GA）工具，用于预测60岁及以上接受化疗或化学免疫治疗的NHL患者发生毒性事件的能力，并包含预治疗阶段的试点研究
基本信息
资源简介
综合老年评估预测老年非霍奇金淋巴瘤患者毒性事件及预治疗试点研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦非霍奇金淋巴瘤（NHL）与弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）。研究评估一种以自评为主的老年评估（GA）工具，用于预测60岁及以上接受化疗或化学免疫治疗的NHL患者发生毒性事件的能力，并包含预治疗阶段的试点研究。数据集英文名称为“Comprehensive Geriatric Assessment to Predict Toxic Events in Older Patients With Non-Hodgkin Lymphoma With Imbedded Pilot Study of Pre-Phase Therapy”，本站分类为肿瘤 / 淋巴瘤，主题标签包括 Non Hodgkin Lymphoma (NHL) 和 Diffuse Large B-cell Lymphoma (DLBCL)。整体而言，该数据集围绕老年NHL患者的治疗毒性预测问题，提供了一项临床研究的相关注册信息。
【数据集背景】
非霍奇金淋巴瘤（NHL）是一组起源于淋巴系统的恶性肿瘤，弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是其中常见的亚型。老年患者在接受化疗或化学免疫治疗时，往往面临更高的毒性风险，而传统的体能状态评估可能不足以全面反映其个体差异。该数据集所对应的研究关注60岁及以上NHL患者，试图通过一种以自评为主的老年评估（GA）工具，来预测治疗过程中毒性事件的发生情况。研究还嵌入了预治疗阶段的试点研究，以探索在正式治疗前进行干预或评估的可行性。这一背景使得该数据集在肿瘤学、老年医学和临床研究方法学交叉领域具有参考价值。
【数据内容】
该数据集的核心内容围绕老年评估（GA）工具对毒性事件的预测能力展开。研究纳入的条件包括非霍奇金淋巴瘤（NHL）和弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL），目标人群为60岁及以上、准备接受化疗或化学免疫治疗的NHL患者。研究评估的是一种“以自评为主”的老年评估工具，这意味着数据可能涉及患者自报的功能、合并症、认知、营养、心理等维度，但具体评估条目、评分方式、毒性事件定义、终点指标、样本量、随访时长等细节，源站未提供。此外，研究包含预治疗阶段的试点研究，但试点研究的具体干预内容、实施步骤和结果，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息。其源站描述明确列出了研究条件：Non Hodgkin Lymphoma (NHL) 和 Diffuse Large B-cell Lymphoma (DLBCL)，并说明研究将评估 largely self-administered geriatric assessment (GA) 预测60岁及以上接受化疗或化学免疫治疗的NHL患者毒性的能力。除来源站和源站描述外，关于数据采集的具体时间、地点、研究者、招募方式、数据管理流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注老年肿瘤患者治疗毒性预测的研究场景。例如，临床研究人员可以了解老年评估工具在NHL患者中的研究设计思路；老年医学与肿瘤学交叉领域的研究者可以将其作为相关临床研究的注册信息参考；医学信息学或数据科学人员可以基于其主题标签进行文献或试验检索。此外，由于涉及预治疗阶段的试点研究，该数据集也可能对探索治疗前评估或干预模式的研究者具有参考意义。但具体适用场景需结合源站提供的完整注册信息判断，源站未提供更详细的适用建议。
【使用方法】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，通常可通过该来源站检索和获取注册信息。使用者可以根据数据集英文名称、主题标签或研究条件进行查询。由于源站未提供具体的数据字段、访问接口、下载格式或分析脚本，因此无法进一步说明数据处理和分析方法。若需使用该数据集进行二次研究，建议直接访问来源站获取最新、最完整的注册记录，并遵循相应的使用条款。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的注册描述，具有明确的来源站和主题标签，研究条件与目标人群描述较为清晰。然而，其局限性也较为明显：源站未提供样本量、研究设计类型、主要终点与次要终点的具体定义、统计方法、数据完整性、偏倚控制措施、研究状态及结果数据等关键信息。此外，该数据集是否包含实际患者层面数据、是否公开共享、数据更新频率等，源站未提供。因此，在使用时应注意其作为注册信息而非完整数据集的属性，避免过度推断。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov，引用时应注明其英文名称及来源站。关于许可条款、使用限制、数据共享协议、知识产权归属等信息，源站未提供。使用者应直接查阅 clinicaltrials.gov 上该注册记录的相关声明，以确认引用格式和许可要求。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01829958
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
Conditions: Non Hodgkin Lymphoma (NHL), Diffuse Large B-cell Lymphoma (DLBCL). This study will evaluate the ability of a largely self-administered geriatric assessment (GA) to predict toxicity in non-Hodgkin Lymphoma (NHL) patients ≥60 years old receiving chemotherapy or chemoimmunotherapy.
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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