他法西他单抗联合来那度胺序贯他法西他单抗单药治疗意大利不适合移植的复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者疗效评价研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为意大利多中心前瞻性观察性队列研究,收集不适合移植的复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者接受Tafasitamab联合Lenalidomide后Tafasitamab单药治疗的真实世界数据,治疗线次覆盖二线、三线及四线

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表格预测DLBCL - Diffuse Large B Cell Lymphoma
Study to Evaluate the Effectiveness of Tafasitamab in Combination With Lenalidomide Followed by Tafasitamab Monotherapy in Relapsed or Refractory Diffuse Large B-cell Lymphoma Non-transplant Eligible Patients in Italy (PRO-MIND)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

他法西他单抗联合来那度胺序贯他法西他单抗单药治疗意大利不适合移植的复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者疗效评价研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为意大利多中心前瞻性观察性队列研究,收集不适合移植的复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者接受Tafasitamab联合Lenalidomide后Tafasitamab单药治疗的真实世界数据,治疗线次覆盖二线、三线及四线。研究为非干预性,治疗决策由医疗提供者自行决定,不提供研究药物。数据可用于分析该方案在真实临床实践中的疗效与治疗模式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:DLBCL - 弥漫大B细胞淋巴瘤。这是一项意大利多中心前瞻性观察性队列研究,旨在收集不适合移植的复发或难治性DLBCL患者在接受Tafasitamab联合Lenalidomide后Tafasitamab单药治疗(作为二线、三线和四线治疗)的真实世界临床实践数据。该研究为非干预性;所有治疗决策均由患者的医疗提供者自行决定,不受研究设计或方案强制。由于这是一项关于真实世界治疗实践和结局的观察性研究,本研究不提供研究药物。Tafasitamab和Lenalidomide将通过常规商业药品处方渠道提供。申办方不会免费提供Tafasitamab和Lenalidomide。医生将做出所有治疗

【主题与分类】

主题标签:DLBCL - Diffuse Large B Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06299553

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数据说明

疾病:DLBCL——弥漫性大B细胞淋巴瘤。这是一项意大利多中心前瞻性观察性队列研究,旨在收集在真实世界临床实践环境中,接受tafasitamab联合来那度胺后续tafasitamab单药治疗作为二线、三线和四线治疗的、不适合移植的复发/难治性DLBCL患者的数据。本研究为非干预性研究;所有治疗决策均由患者的主治医疗保健提供者自行决定,并非研究设计或方案所强制要求。由于这是一项关于真实世界治疗实践和结局的观察性研究,本研究不会提供任何研究药物。Tafasitamab和来那度胺将通过常规的商业药品处方渠道提供。申办方不会免费提供tafasitamab和来那度胺。医生将根据其常规临床实践做出所有治疗决策,并酌情为患者开具处方。使用tafasitamab治疗患者的决定必须在患者纳入研究之前且独立于研究纳入而做出。

本研究无强制性方案程序或诊断性检查。这是一项前瞻性观察性研究:患者在开始接受tafasitmab联合来那度胺治疗、且与研究中心完成所有伦理及合同程序并在中心启动访视日期之后,即有资格进入本研究。本研究将在意大利全国范围内约30个意大利研究中心开展。在本研究期间,患者必须完成生活质量问卷。问卷应由患者在每次适用场合通过电子患者报告结局(ePRO)完成。在符合当地临床实践的情况下,PRO应在其他评估之前完成。要求记录以下量表:* EORTC-QLQ-C30(第3版)。* EORTC QLQ NHL-HG29。标准化的EORTC QLQ-

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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