口服米诺地尔治疗儿童、青少年及年轻成人癌症幸存者脱发的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于口服米诺地尔治疗儿童、青少年及年轻成人癌症幸存者脱发的临床研究

基本信息
资源简介
口服米诺地尔治疗儿童、青少年及年轻成人癌症幸存者脱发的研究
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究,英文名称为“A Study of Oral Minoxidil to Treat Hair Loss in Children, Teens, and Young Adults Who Are Cancer Survivors”,本站将其归入肿瘤/其他分类。研究关注儿童期癌症幸存者因癌症治疗导致的脱发问题,拟测试口服米诺地尔能否改善这类脱发,同时评估其安全性、副作用情况、参与者对给药方案的依从性以及对生活质量的影响。数据集以该研究的登记信息为核心内容,主题标签为儿童期癌症幸存者与脱发,可为关注肿瘤治疗后脱发干预及幸存者生活质量的读者提供一项临床研究的入口信息。
【数据集背景】
儿童期癌症幸存者在完成治疗后,常面临治疗相关远期影响,脱发是其中受到关注的问题之一。该研究以这一人群为对象,探索口服米诺地尔对癌症治疗所致脱发的改善作用。研究同时把药物安全性与耐受性纳入考察范围,关注研究药物是否会引起较少或较轻的副作用。此外,研究还设置了对参与者能否遵循研究药物给药计划的考察,以及口服米诺地尔对参与者生活质量影响的观察。这些目的共同构成了该研究的问题框架,也决定了数据集所承载信息的主题范围。
【数据内容】
数据集围绕上述临床研究组织内容,涵盖研究的疾病条件,即儿童期癌症幸存者与脱发;研究目的,包括口服米诺地尔对脱发的改善效果、药物安全性及副作用程度、参与者对给药计划的依从性、以及对生活质量的影响。主题标签为儿童期癌症幸存者与脱发。数据集的英文名称完整表达了研究人群与干预主题。关于具体的样本量、分组方式、给药剂量、随访时长、终点指标定义及统计分析方法等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床研究登记信息。其内容对应一项针对儿童、青少年及年轻成人癌症幸存者脱发问题的口服米诺地尔研究。数据集的分类归属为肿瘤/其他,主题标签为儿童期癌症幸存者与脱发。除来源站与登记研究的基本描述外,关于数据采集的具体流程、时间范围、更新频率及数据管理方式,源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解口服米诺地尔在儿童期癌症幸存者脱发问题上的临床研究设置,适合作为肿瘤幸存者远期影响、脱发干预及生活质量相关主题的检索入口。对于需要定位相关临床研究登记信息的读者,该数据集提供了研究名称、条件与目的等概要内容。关于该数据集在系统评价、二次分析或临床决策支持中的具体适用性,源站未提供。
【使用方法】
该数据集以 clinicaltrials.gov 的临床研究登记信息形式提供,使用者可依据数据集名称、疾病条件与主题标签进行检索与识别,并据此了解研究目的与关注点。关于数据访问接口、下载格式、字段结构及配套文档,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为临床研究登记信息,内容以研究目的与条件概述为主。关于数据的完整性、准确性校验、缺失情况、偏倚控制及结果数据是否可用,源站未提供。使用者应注意,登记信息不等同于研究结果,具体结论需以源站后续发布的内容为准。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款及使用限制,源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05778825
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
研究条件:儿童癌症幸存者、脱发。本研究将检验口服米诺地尔(oral minoxidil)能否改善儿童和年轻成人因癌症治疗引起的脱发。此外,研究人员将检测口服米诺地尔的安全性,并观察研究药物是否会在参与者中引起较少或轻微的不良反应。本研究的其他目的包括考察参与者能否遵循研究药物的给药方案,以及口服米诺地尔对参与者生活质量的影响。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




