癌症护理中营养补充的益处

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07869290

标准获取流程：

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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

条件：营养状况恶化、恶性实体瘤、癌症恶病质、癌症营养不良、体重下降、口服营养补充（ONS）、医学营养治疗、生活质量。营养不良、恶病质和功能衰退是接受积极治疗（化疗、同步放化疗、免疫治疗、靶向治疗或手术）的癌症患者中常见的并发症。这些状况会显著损害治疗耐受性、增加并发症发生率、降低生活质量（QoL），并影响临床结局。尽管医学营养治疗（MNT）是肿瘤综合治疗的重要组成部分，但其在出院后及门诊治疗中的结构化整合在大中华区仍存在差异。研究产品是一种高能量、高蛋白口服营养补充剂，富含n-3多不饱和脂肪酸，其配方符合ESPEN和ESMO的癌症治疗指南。

本探索性试验旨在评估一种整合式医学营养治疗（MNT）实施模式，该模式结合了针对性口服营养补充、专业营养师咨询和数字健康监测，以建立肿瘤营养支持的循证临床路径。纳入标准：年龄≥18岁，经病理学确诊的恶性实体瘤；计划开始或正在接受积极抗肿瘤治疗（手术、化疗、同步放化疗、免疫治疗、靶向治疗或联合治疗）；能够在入组后10天内启动口服营养补充（ONS）；预计剩余积极治疗时间≥3个月；存在营养风险（PG-SGA≥4或NRS-2002≥3）；ECOG体能状态评分<3；预期生存期>6个月；拥有并能够使用智能手机进行数字监测；签署书面知情同意书。研究持续6个月（3个月积极干预+3个月干预后随访），在基线、第1周、第2周、第1个月、第3个月和第6个月进行评估。将采用意向性治疗（ITT）分析，使用线性混合模型进行重复测量，以评估各访视点的连续性结局。

总样本量n = 100（干预组67例，对照组33例）在双侧α = 0.05时提供80%的检验效能，以

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。