硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑对比美法仑治疗多发性骨髓瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性单中心队列研究,比较新型预处理方案硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑(BBM)与标准大剂量美法仑(HDM)在多发性骨髓瘤患者第二次自体干细胞移植(ASCT2)中的效果

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文本回归Myeloma Multiple
Bortezomib-bendamustine-melphalan vs Melphalan for Multiple Myeloma

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑对比美法仑治疗多发性骨髓瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性单中心队列研究,比较新型预处理方案硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑(BBM)与标准大剂量美法仑(HDM)在多发性骨髓瘤患者第二次自体干细胞移植(ASCT2)中的效果。数据来源为电子病历和瑞典癌症登记处的前瞻性采集数据。研究纳入连续50例因HDM和ASCT后复发转诊至Uppsala大学医院接受第二次ASCT的患者,分析包括患者自身对照比较两次ASCT的至下次治疗时间(TNT),以及BBM与HDM在ASCT2中的疗效和严重不良事件差异。数据可用于比较预处理方案的有效性与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:多发性骨髓瘤。研究设计:这是一项回顾性单中心队列研究,比较新型预处理方案硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑与标准大剂量美法仑。数据来源为电子病历和瑞典癌症登记处前瞻性采集的数据。比较将分两部分分析。首先,每位患者作为自身对照,比较第一次ASCT(始终为HDM,称为ASCT1)和第二次ASCT(BBM或HDM,称为ASCT2)的至下次治疗时间(TNT),并比较两个队列之间的平均差异。其次,比较BBM与HDM在ASCT2中的疗效和严重不良事件差异。研究人群:连续50例患者,这些患者在多发性骨髓瘤经HDM和ASCT后复发,被转诊至Uppsala大学医院(UUH)接受第二次ASCT。

【主题与分类】

主题标签:Myeloma Multiple。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06245629

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数据说明

条件:多发性骨髓瘤。研究设计:这是一项回顾性单中心队列研究,旨在比较新型预处理方案硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑与标准大剂量美法仑的效果。数据来源将包括电子病历及瑞典癌症登记处前瞻性收集的数据。比较分析将分为两部分进行。首先,每位患者将作为自身对照,比较首次自体干细胞移植(ASCT,始终采用大剂量美法仑,简称ASCT1)与第二次ASCT(采用BBM或HDM,简称ASCT2)至下一次治疗的时间(TNT),并比较两个队列之间的平均差异。其次,将对比ASCT2时BBM与HDM在疗效及严重不良事件方面的差异。研究人群:纳入2011年11月1日至2018年10月30日期间,因多发性骨髓瘤复发后转介至乌普萨拉大学医院(UUH)接受第二次ASCT,并采用硼替佐米-苯达莫司汀-美法仑进行预处理的连续50名患者。作为对照组,选取2011年11月1日前接受HDM治疗的连续25名患者及2018年10月30日后接受HDM治疗的连续25名患者。

患者将通过乌普萨拉大学医院(UUH)当地的欧洲血液和骨髓移植学会(EBMT)登记处进行识别。UUH是瑞典七个地区的转诊医院,截至2022年12月31日,这些地区的总人口为2,151,353人,约占瑞典人口的五分之一。数据收集研究数据将通过系统分析UUH及所有向UUH转诊患者的医院的病历以及瑞典癌症登记处的数据来收集。根据美国国家癌症研究所的常见不良事件术语标准(CTCAE)v5.0,所有严重不良事件(AEs)将被收集至ASCT2后第100天。主要终点• 对于BBM和HDM治疗的患者,每位患者(每位患者作为自身对照)在ASCT1和ASCT2后的平均TNT次要终点* 至下一次治疗的中位时间

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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