GELCLAIR 用于头颈癌根治性放疗口腔黏膜炎管理的序贯队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌根治性放疗期间发生的放射性口腔黏膜炎。研究采用序贯队列设计,将符合条件的患者依次分配至标准治疗队列(16 例)和实验队列(32 例),探索 GELCLAIR 在口腔黏膜炎管理中的作用

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医学影像预测Oral Mucositis Due to Radiation
A Sequential Cohort Study Exploring GELCLAIR in the Management of Oral Mucositis in Patients Receiving Radical Radiation for Head and Neck Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

GELCLAIR 用于头颈癌根治性放疗口腔黏膜炎管理的序贯队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌根治性放疗期间发生的放射性口腔黏膜炎。研究采用序贯队列设计,将符合条件的患者依次分配至标准治疗队列(16 例)和实验队列(32 例),探索 GELCLAIR 在口腔黏膜炎管理中的作用。数据覆盖放疗相关口腔黏膜炎的预防与治疗背景,包括口腔护理、镇痛漱口水、NSAIDs、阿片类药物及黏膜黏附性局部涂层剂等。可用于分析序贯入组模式下口腔黏膜炎干预的临床特征与结局,支持相关支持治疗策略的评估与预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:放射性口腔黏膜炎。放疗(RT)诱发的黏膜炎,包括口腔黏膜炎(OM),是头颈癌(HNC)高剂量放疗期间观察到的最常见高级别毒性。预防通常包括遵循口腔护理方案、避免刺激物以及避免放疗计划中的黏膜热点。一旦发生,镇痛治疗包括各种缓解疼痛的漱口水混合物、NSAIDs、阿片类药物,以及根据指征使用的类固醇和抗真菌药。黏膜黏附性局部涂层剂已被用于治疗放疗诱发的OM。研究合格患者将在门诊咨询后进行参与邀请。他们将获得详细的研究信息,如果书面同意,将以序贯方式被分配至标准治疗队列(16名患者)和实验队列(32名患者)。第一组16名患

【主题与分类】

主题标签:Oral Mucositis Due to Radiation。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06897215

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    • 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

适应症:放射性口腔黏膜炎。放射治疗(RT)引起的黏膜炎,包括口腔黏膜炎(OM),是头颈部癌症(HNC)高剂量放疗期间观察到的最常见高级别毒性。预防通常包括遵循口腔护理方案、避免刺激物以及避免放疗计划中的黏膜热点。一旦发生,镇痛治疗包括各种缓解疼痛的漱口水混合物、NSAIDS、阿片类药物,以及根据指征使用的类固醇和抗真菌药。黏膜黏附性局部涂层剂已被用于治疗放疗引起的OM。符合研究条件的患者将在门诊咨询后进行参与邀请。他们将获得详细的研究信息,如果书面同意,将按顺序分配至标准治疗队列(16名患者)和实验队列(32名患者)。第一批16名患者将在接受当前标准治疗管理症状性OM(包括以利多卡因为基础的漱口水作为初始治疗)期间,使用CTCAE V5标准和患者报告结局问卷对口腔黏膜炎(OM)进行评估。

随后的(实验)队列将由32名患者组成,一旦出现有症状的口腔黏膜炎(OM),便开始使用Gelclair治疗,评估参数与前一(对照)队列相同。Gelclair是一种透明质酸水凝胶,在OM管理中作为保护膜发挥作用。该产品在国际上广泛使用,最近已获加拿大卫生部批准为II类医疗器械,适应证为管理由放疗和化疗引起的OM症状。在收集基线数据(包括年龄、性别、癌症诊断与分期、相关既往病史、治疗方案、体重、营养状况)后,将收集放疗(RT)期间及RT完成后4周内的每周数据(包括OM分级、OM患者报告结局、体重、镇痛需求、肠外营养需求、副作用、方案依从性)。

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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