转移性头颈癌患者预防性吞咽练习依从性研究中的血液检测与问卷
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦转移性头颈癌及 HPV 介导的 p16 阳性口咽癌等患者，收集血液检测与问卷数据，用于研究预防性吞咽练习的依从性
基本信息
资源简介
转移性头颈癌患者预防性吞咽练习依从性研究中的血液检测与问卷
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦转移性头颈癌及 HPV 介导的 p16 阳性口咽癌等患者，收集血液检测与问卷数据，用于研究预防性吞咽练习的依从性。主要目标包括：判断疾病感知是否显著预测放疗结束后 6 个月的吞咽练习依从性；检验抑郁、疲劳、疼痛等疾病行为对疾病感知的影响是否由促炎细胞因子介导；以及考察社会支持是否调节相关影响。数据可用于肿瘤康复行为预测、依从性建模及心理社会因素与生物标志物关联分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：原发灶不明癌，临床 I 期 HPV 介导（p16 阳性）口咽癌 AJCC v8，临床 II 期 HPV 介导（p16 阳性）口咽癌 AJCC v8，临床 III 期 HPV 介导（p16 阳性）口咽癌 AJCC v8，转移性头颈癌，转移性恶性肿瘤位于子宫颈，病理 I 期 HPV 介导（p16 阳性）口咽癌 AJCC v8，病理 II 期 HPV 介导（p16 阳性）口咽癌 AJCC v8。主要目标：I. 确定疾病感知是否显著预测放疗结束后 6 个月时对吞咽练习的依从性。II. 确定疾病行为（抑郁、疲劳、疼痛）对疾病感知的影响是否由促炎细胞因子介导。III. 确定社会支持是否调节……
【主题与分类】
主题标签：Carcinoma of Unknown Primary、Metastatic Head and Neck Carcinoma、Stage I Hypopharyngeal Carcinoma AJCC v8、Stage I Nasopharyngeal Carcinoma AJCC v8、Stage II Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage III Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IV Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVA Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVB Laryngeal Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03010150
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03010150
标准获取流程：
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- 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：原发灶不明的癌、临床I期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC第8版、临床II期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC第8版、临床III期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC第8版、转移性头颈癌、转移性恶性子宫颈肿瘤、病理I期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC第8版、病理II期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC第8版。主要目标：I. 确定疾病感知是否显著预测放疗结束后6个月时吞咽练习的依从性。II. 确定疾病行为（抑郁、疲劳、疼痛）对疾病感知的影响是否由促炎细胞因子介导。III. 确定社会支持是否调节应对方式对应对评估的影响。次要目标：I. 作为次要目标，确定心脏阻抗射血前期测量作为抑郁和痛苦的辅助测量的可行性和实用性。II.
次要目标：识别在6个月随访时出现的吞咽功能障碍的潜在遗传标记。概述：参与者在接受放射治疗前及治疗后的6个月访问时提供血液样本。参与者还需在放疗前30分钟以上以及血液样本采集后14天内，在家中、诊所或通过互联网完成问卷，耗时约30分钟。研究完成后，对参与者进行定期随访，最长可达2年。
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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