评估Belinostat或Pralatrexate联合方案对比CHOP单药治疗PTCL的疗效研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为外周T细胞淋巴瘤(PTCL),属于肿瘤/淋巴瘤分类。源站描述为一项随机、开放标签、多中心研究,针对既往未治疗的PTCL患者,第一部分为剂量探索,将Belinostat联合C(H)OP(Bel-CHOP)与Pralatrexate联合C(H)OP

基本信息
资源简介
评估Belinostat或Pralatrexate联合方案对比CHOP单药治疗PTCL的疗效研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为外周T细胞淋巴瘤(PTCL),属于肿瘤/淋巴瘤分类。源站描述为一项随机、开放标签、多中心研究,针对既往未治疗的PTCL患者,第一部分为剂量探索,将Belinostat联合C(H)OP(Bel-CHOP)与Pralatrexate联合C(H)OP(FOL-COP)分别设两个剂量水平,并与CHOP单药对照,共五个随机治疗组。数据可用于比较不同联合方案与CHOP的疗效与治疗依从性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:外周T细胞淋巴瘤。研究设计与治疗方案:第一部分:剂量探索。这是一项随机、开放标签、多中心研究,纳入既往未接受治疗的PTCL患者,对照臂为CHOP,COP即不含多柔比星(H)的CHOP方案。两种研究药物分别加入C(H)OP:Belinostat用于Bel-CHOP,Pralatrexate用于FOL-COP。在第一部分中,每个研究臂将有两个剂量水平,与CHOP作为参照进行比较。治疗随机分为五组:1. 第1a组(Bel-CHOP)Belinostat 600 mg/m2 2. 第1b组(Bel-CHOP)Belinostat 1000 mg/m2 3. 第2a组(Fol-COP)Pralatrexate 20 mg/m2 4. 第2b组(Fol-COP)Pralatrexate 30 mg/m2 5. 第3组为CHOP单药。当75名患者接受其计划治疗周期后进行分析,以评估治疗依从性。约20名患者
【主题与分类】
主题标签:Peripheral T Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06072131
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:外周T细胞淋巴瘤。研究设计与治疗方案:第1部分:剂量探索。这是一项随机、开放标签、多中心研究,受试者为既往未接受过治疗的PTCL患者,对照组为CHOP,COP为不含多柔比星(H)的CHOP方案。两种研究药物分别加入C(H)OP方案中,Belinostat加入Bel-CHOP,Pralatrexate加入FOL-COP。在第一部分中,每个研究组将设两个剂量水平,并与CHOP作为参照进行比较。治疗将随机分为五个组:1. 第1a组(Bel-CHOP)Belinostat 600 mg/m2;2. 第1b组(Bel-CHOP)Belinostat 1000 mg/m2;3. 第2a组(Fol-COP)Pralatrexate 20 mg/m2;4. 第2b组(Fol-COP)Pralatrexate 30 mg/m2;5. 第3组为单用CHOP。当75例患者接受其计划治疗周期后进行分析,以评估治疗依从性。每组约入组20例患者并接受至少一个周期的药物,因此预计有15例患者完成计划的6个周期治疗并可进行评估。将评估安全性数据,以为第2部分研究选择Belinostat-CHOP和Pralatrexate-COP的合适剂量。
第二部分:疗效与安全性 这是一项针对新诊断的PTCL患者的随机、开放标签、多中心研究。该研究分为三组,每组将入组143名患者。患者将以平衡的方式(1:1:1)随机分配到3个治疗组中的1个,并接受最多6个周期的治疗:第1组:(Bel-CHOP):根据第一部分确定的剂量(600或1000 mg/m²)使用贝利司他,于第1天通过30分钟静脉(IV)输注给药,每日一次,连续5天;CHOP也将在第1天开始给药,在贝利司他输注结束后15分钟(±5分钟)内,按照第3组所示的剂量给药,周期每21天重复一次,最多6个周期。第2组:(Fol-COP):根据第一部分确定的剂量(20或30 mg/m²)使用普拉曲沙,于第1天和第8天通过3至5分钟的静脉推注给药;CHOP将
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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