现代原发性中枢神经系统淋巴瘤患者的管理与结局:LOC网络研究

目的:关于原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)患者“真实生活”中的研究很少。我们的目标是在一项全国性基于人群的研究中,分析当前PCNSL管理的医疗实践

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医学影像预测原发性中枢神经系统淋巴瘤PCNSLLOC数据库法国多中心真实世界研究治疗模式生存结局
Management and outcome of primary CNS lymphoma patients in the modern era. a LOC network study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

现代原发性中枢神经系统淋巴瘤患者的管理与结局:LOC网络研究

目的:关于原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)患者“真实生活”中的研究很少。我们的目标是在一项全国性基于人群的研究中,分析当前PCNSL管理的医疗实践

Management and outcome of primary CNS lymphoma patients in the modern era. a LOC network study

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:关于原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)患者“真实生活”中的研究很少。我们的目标是在一项全国性基于人群的研究中,分析当前PCNSL管理的医疗实践。方法:LOC数据库前瞻性记录来自32个法国中心的所有新诊断PCNSL。对2011-2016年间诊断的患者数据进行回顾性分析。结果:我们识别了1002例免疫功能正常的患者(43%年龄>70岁,中位KPS 60)。一线治疗为以大剂量甲氨蝶呤为基础的化疗,占92%,随时间推移利妥昔单抗的使用增加(66%)。60岁患者,WBRT和HCT-ASCT巩固治疗分别仅占9%和2%。初始化疗的完全缓解率为50%。中位无进展生存期为10.5个月。对于复发,二线化疗、HCT-ASCT、WBRT和姑息

【主题与分类】

主题标签:原发性中枢神经系统淋巴瘤、PCNSL、LOC数据库、法国多中心、真实世界研究、治疗模式、生存结局。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0bc8585b3172d76ccc6eba5ee8e45369e5afae0ecd0ee6779fd632aa42b238a5

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

目的:关于原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)患者“真实世界”的研究较为匮乏。本研究旨在通过一项全国性人群研究,分析当前PCNSL管理的医疗实践。方法:LOC数据库前瞻性记录来自32家法国中心的所有新诊断PCNSL。对2011年至2016年间诊断的患者数据进行回顾性分析。结果:我们识别出1002例免疫功能正常的患者(43%年龄>70岁,中位KPS 60)。一线治疗为以大剂量甲氨蝶呤为基础的化疗,占92%,且随时间推移利妥昔单抗的使用不断增加(66%)。年龄<60岁的患者中,77%接受了巩固治疗,包括全脑放疗(WBRT)(54%)或大剂量化疗联合自体干细胞移植(HCT-ASCT)(23%)。在年龄>60岁的患者中,WBRT和HCT-ASCT巩固治疗分别仅占9%和2%。初始化疗的完全缓解率为50%。中位无进展生存期为10.5个月。对于复发患者,二线化疗、HCT-ASCT、WBRT和姑息治疗分别提供给55%、17%、10%和18%的患者。

中位总生存期、2年总生存率和5年总生存率分别为25.3个月、51%和38%(<60岁:未达到(NR)、70%和61%;>60岁:15.4个月、44%和28%)。多因素分析显示,年龄、KPS评分、性别及诱导化疗反应为独立预后因素。结论:本研究证实原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)中老年患者比例不断增加,且该基于人群的研究所显示的结果与临床试验报告的结果相当,反映了近期PCNSL进展在真实世界中得到了显著应用。

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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