在局部晚期或转移性恶性实体瘤受试者中评估Enfortumab Vedotin的研究(EV-202)
疾病:局部晚期或转移性恶性实体瘤。本研究将包括3个阶段:筛选/基线期、治疗期和随访期。筛选/基线期将在研究治疗首次给药前最多28天内进行

基本信息
资源简介
在局部晚期或转移性恶性实体瘤受试者中评估Enfortumab Vedotin的研究(EV-202)
疾病:局部晚期或转移性恶性实体瘤。本研究将包括3个阶段:筛选/基线期、治疗期和随访期。筛选/基线期将在研究治疗首次给药前最多28天内进行
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:局部晚期或转移性恶性实体瘤。本研究将包括3个阶段:筛选/基线期、治疗期和随访期。筛选/基线期将在研究治疗首次给药前最多28天内进行。在治疗期,自第1周期开始,队列1至8的受试者将在每个28天周期的第1、8和15天接受enfortumab vedotin,直至满足任一项治疗终止标准。队列9的受试者将在每个21天周期的第1天和第8天接受enfortumab vedotin,并在第1天接受pembrolizumab,直至满足任一项治疗终止标准。疾病评估将在筛选/基线期进行,并自研究治疗首次给药起在整个研究期间重复进行:队列1至8每8周(56天±7天)一次;队列9首次评估在第9周,之后每6周(42天±7天)一次;直至受试者出现经放射学确认的疾病进展、开始新的后续抗肿瘤治疗、死亡、撤回知情同意、失访或研究结束,以先发生者为准。除依据RECIST第1.1版经放射学确认的疾病进展外,因其他原因停止研究治疗的受试者将进入治疗后随访期,并继续接受影像学扫描:队列1至8每8周(56天±7天)一次;队列9首次扫描在第9周进行,之后每6周(42天±7天)一次;直至受试者出现经放射学确认的疾病进展(队列9为根据免疫治疗用改良RECIST 1.1(iRECIST)确认的疾病进展[iCPD])、开始新的抗肿瘤治疗、死亡、撤回知情同意、失访或研究结束,以先发生者为准。接受研究治疗1年后,队列1至8的疾病评估频率将降低至每12周(84天±7天)一次。接受研究治疗18个月后,疾病评估频率将降低至每9周一次。
【主题与分类】
主题标签:临床试验数据、肿瘤学、实体瘤、疗效评估、安全性评价、生存分析、抗体偶联药物、队列研究。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04225117
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04225117
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
疾病:局部晚期或转移性恶性实体瘤。本研究将包括3个阶段:筛选/基线期、治疗期和随访期。筛选/基线期将在研究治疗首次给药前最多28天内进行。在治疗期,自第1周期开始,队列1至8的受试者将在每个28天周期的第1、8和15天接受enfortumab vedotin,直至满足任一项治疗终止标准。队列9的受试者将在每个21天周期的第1天和第8天接受enfortumab vedotin,并在第1天接受pembrolizumab,直至满足任一项治疗终止标准。疾病评估将在筛选/基线期进行,并自研究治疗首次给药起在整个研究期间重复进行:队列1至8每8周(56天±7天)一次;队列9首次评估在第9周,之后每6周(42天±7天)一次;直至受试者出现经放射学确认的疾病进展、开始新的后续抗肿瘤治疗、死亡、撤回知情同意、失访或研究结束,以先发生者为准。除依据RECIST第1.1版经放射学确认的疾病进展外,因其他原因停止研究治疗的受试者将进入治疗后随访期,并继续接受影像学扫描:队列1至8每8周(56天±7天)一次;队列9首次扫描在第9周进行,之后每6周(42天±7天)一次;直至受试者出现经放射学确认的疾病进展(队列9为根据免疫治疗用改良RECIST 1.1(iRECIST)确认的疾病进展[iCPD])、开始新的抗肿瘤治疗、死亡、撤回知情同意、失访或研究结束,以先发生者为准。接受研究治疗1年后,队列1至8的疾病评估频率将降低至每12周(84天±7天)一次。接受研究治疗18个月后,疾病评估频率将降低至每9周一次。
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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