初诊滤泡性淋巴瘤采用CELMoD Golcadomide联合Rituximab±Nivolumab治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦初诊滤泡性淋巴瘤(II、III、IV期)患者,研究Golcadomide联合Rituximab±Nivolumab诱导方案的安全性及疗效,覆盖8个周期(每周期28天)及最长2年Rituximab维持治疗,监测特定不良反应,并在基线和每周期前评估毒

Olivia Newton-John Cancer Research InstituteOlivia Newton-John Cancer Research Institute
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其他Follicular Lymphoma Stage IIFollicular Lymphoma Stage IIIFollicular Lymphoma Stage IV
Treatment Of Newly-diagnosed Follicular Lymphoma With CELMoD Golcadomide, Rituximab +/- Nivolumab.

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

初诊滤泡性淋巴瘤采用CELMoD Golcadomide联合Rituximab±Nivolumab治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦初诊滤泡性淋巴瘤(II、III、IV期)患者,研究Golcadomide联合Rituximab±Nivolumab诱导方案的安全性及疗效,覆盖8个周期(每周期28天)及最长2年Rituximab维持治疗,监测特定不良反应,并在基线和每周期前评估毒性、基线时进行扫描。可用于淋巴瘤治疗安全性、疗效及不良反应分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:滤泡性淋巴瘤II期、滤泡性淋巴瘤III期、滤泡性淋巴瘤IV期。本研究将纳入患有滤泡性非霍奇金淋巴瘤(滤泡性淋巴瘤)的参与者。本研究的主要目的是观察给予药物golcadomide诱导方案联合Rituximab±Nivolumab是否安全,以及该联合方案在既往未接受过淋巴瘤药物治疗的患者中的有效性。特别地,我们将监测在Rituximab治疗±Nivolumab基础上加用golcadomide 8个周期(每周期28天)后可能增加的特定副作用,诱导治疗后符合条件患者接受最长2年Rituximab维持治疗。参与者将在基线和每个治疗周期前接受毒性评估,扫描将在基线时进行

【主题与分类】

主题标签:Follicular Lymphoma Stage II、Follicular Lymphoma Stage III、Follicular Lymphoma Stage IV。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05788081

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    • 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。

数据说明

疾病状态:滤泡性淋巴瘤II期、滤泡性淋巴瘤III期、滤泡性淋巴瘤IV期。本研究将纳入患有一种称为滤泡性非霍奇金淋巴瘤(滤泡性淋巴瘤)的受试者。本研究的主要目的是评估给予golcadomide诱导方案联合利妥昔单抗+/-纳武利尤单抗是否安全,并观察该联合方案在既往未接受过淋巴瘤药物治疗的患者中的有效性。特别地,我们将监测在利妥昔单抗治疗+/-纳武利尤单抗的基础上加用golcadomide共8个周期(每周期28天)后可能增加的特定不良反应,诱导治疗后符合条件患者将接受最长2年的利妥昔单抗维持治疗。受试者将在基线时及每个治疗周期前接受毒性评估,影像学检查将在基线时、诱导治疗2个周期和5个周期后以及维持治疗期间每8周进行。治疗完成后,受试者将接受总计3年的随访(每6个月一次)。对于疾病复发的受试者,将每3个月进行一次生存随访。

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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