CD2含片预防头颈癌放化疗患者急性口腔黏膜炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌患者在接受放化疗期间出现的口腔黏膜炎及相关疼痛、吞咽困难与体重变化等问题

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医学影像预测Head and Neck CancerOral Complications of Radiation TherapyPainWeight Changes
CD2 Lozenges in Preventing Acute Oral Mucositis in Patients With Head and Neck Cancer Receiving Radiotherapy and Chemotherapy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

CD2含片预防头颈癌放化疗患者急性口腔黏膜炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌患者在接受放化疗期间出现的口腔黏膜炎及相关疼痛、吞咽困难与体重变化等问题。数据围绕Lactobacillus brevis CD2含片是否可减轻口腔黏膜炎相关疼痛及黏膜炎严重程度展开,涉及MTS评分、WHO口腔黏膜炎量表、OMAS与CTCAE等评估指标,并关注口腔黏膜炎对吞咽、饮水、进食、说话和睡眠能力的影响,可用于口腔黏膜炎干预效果分析与症状管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:头颈癌、放射治疗口腔并发症、疼痛、体重变化。目的:主要 确定Lactobacillus brevis CD2含片是否能有效减轻接受头颈鳞状细胞癌放化疗(CRT)患者的口腔黏膜炎(OM)相关疼痛,以放化疗期间每日及放化疗完成后4周每日测量的口腔与咽喉疼痛(MTS)评分(口腔黏膜炎每日问卷[OMDQ]第2题)曲线下面积(AUC)衡量。次要 评估L. brevis CD2含片是否减轻由提供者使用WHO口腔黏膜炎量表、口腔黏膜炎评估量表(OMAS)和常见不良事件术语标准(CTCAE)评估的口腔黏膜炎。* 评估L. brevis CD2含片是否减轻口腔黏膜炎对吞咽、饮水、进食、说话和睡眠能力的影响,以MTS-Activ评估。

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer、Oral Complications of Radiation Therapy、Pain、Weight Changes。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01545687

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:头颈癌、放射治疗的口腔并发症、疼痛、体重变化。目的:主要 * 确定短乳杆菌CD2含片是否能有效减轻接受头颈部鳞状细胞癌放化疗(CRT)患者的口腔黏膜炎(OM)相关疼痛,以放化疗期间及放化疗完成后4周内每日测量的口腔和咽喉疼痛(MTS)评分(口腔黏膜炎每日问卷[OMDQ]第2题)的曲线下面积(AUC)衡量。次要 * 评估短乳杆菌CD2含片是否能减轻OM,由提供者使用WHO OM量表、口腔黏膜炎评估量表(OMAS)和常见不良事件术语标准(CTCAE)进行评估。 * 评估短乳杆菌CD2含片是否能减轻OM对吞咽、饮水、进食、说话和睡眠能力的影响,以MTS-活动受限(MTS-AL)评估。 * 评估短乳杆菌CD2含片是否能改善生活质量,以癌症治疗功能评估-头颈部(FACT-HN)评估。 * 评估短乳杆菌CD2含片是否能减少阿片类药物需求。 * 评估短乳杆菌CD2含片是否能

短乳杆菌CD2含片提高放疗依从性。* 评估短乳杆菌CD2含片是否减少体重下降及对喂养管的需求。* 评估短乳杆菌CD2含片是否影响治疗后12个月的无病生存期(DFS)。* 评估短乳杆菌CD2含片对唾液生物标志物的影响,包括代谢组学和炎症标志物,在基线、放化疗第3周及放化疗最后一周进行测量。(探索性)大纲:这是一项多中心、随机、安慰剂对照、双盲研究。患者按原发疾病部位(口腔/口咽 vs 鼻咽 vs 下咽/喉)、放化疗(CRT)背景(根治性 vs 术后)、顺铂方案(每3周[100 mg/m^2] vs 每周[30-40 mg/m^2])以及调强放疗(IMRT)的使用(是 vs 否)进行分层。患者随机分配至2种治疗中的1种

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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