OncAlert RAPID 在拟行评估和/或初次活检受试者中的临床评价及其对决策的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦口腔潜在恶性疾患及口腔/口咽癌临床特征人群,评估 OncAlert RAPID 检测对活检决策的辅助价值

基本信息
资源简介
OncAlert RAPID 在拟行评估和/或初次活检受试者中的临床评价及其对决策的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦口腔潜在恶性疾患及口腔/口咽癌临床特征人群,评估 OncAlert RAPID 检测对活检决策的辅助价值。检测对象为成人唾液中的可溶性 CD44 与总蛋白,采用定性即时侧向流免疫分析,不用于筛查或独立诊断。数据覆盖腭、唇、牙龈、舌、口咽肿瘤及口腔白斑病、口腔溃疡等病种,可用于口腔癌前病变与头颈鳞癌活检决策相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腭肿瘤、唇肿瘤、牙龈肿瘤、口腔白斑病、舌肿瘤、口咽肿瘤、口腔溃疡。概述:OncAlert 口腔癌 RAPID 检测(OncAlert RAPID)是一种定性即时侧向流免疫分析,用于辅助具有口腔潜在恶性疾患和/或口腔/口咽癌(即头颈部鳞状细胞癌)相关临床特征的患者做出活检决策。拟定预期用途声明:该器械测量盐水采集唾液样本中的可溶性 CD44 和总蛋白。该检测是活检决策过程的辅助手段,不旨在作为筛查或独立诊断检测。用于 23 岁及以上成人。不适用于孕妇。研究目标:本研究的主要目标为:* 验证 OncAlert RAPID 检测,其 NPV ≥(1-患病率
【主题与分类】
主题标签:Palatal Neoplasms、Lip Neoplasm、Gingival Neoplasms、Leukoplakia, Oral、Tongue Neoplasms、Oropharyngeal Neoplasms、Oral Ulcer。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03239834
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03239834
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:腭部肿瘤、唇部肿瘤、牙龈肿瘤、口腔白斑、舌部肿瘤、口咽部肿瘤、口腔溃疡。概述 OncAlert Oral Cancer RAPID检测(OncAlert RAPID)是一种定性即时检验侧向层析 assay,用于辅助具有口腔潜在恶性疾患和/或口腔/口咽癌(即头颈部鳞状细胞癌)相关临床特征的患者作出活检决策。拟议预期用途声明 该器械测定盐水采集的唾液样本中的可溶性CD44和总蛋白。该检测是活检决策过程的辅助手段,不旨在作为筛查或独立诊断检测。适用于23岁及以上成人。不适用于孕妇。
研究目的 本研究的主要目的是: * 验证OncAlert RAPID检测,其阴性预测值(NPV)≥(1-患病率), * 评估OncAlert RAPID检测在未立即进行活检的患者中的结果,包括基线时和预定随访访视(约1-3个月)时,以评估对结局的影响, * 评估 readily available 临床变量(包括年龄、种族、性别、HPV状态、社会经济水平、烟草和酒精使用)与活检和检测结果的独立及相关贡献。 研究概述 研究方法 前瞻性收集5cc生理盐水,在患者进行含漱、漱喉和吐出的组合动作后,收集于提供的标本采集杯中。取出1cc并隔离保存,用于后续下游分析(第7节)。标本将在基线时(活检时)按照各中心的标准实践进行采集。将OncAlert RAPID检测卡插入标本杯中,10分钟内直接从检测卡上读取结果。此外,获取全面的临床-病理学和患者人口学特征,包括年龄、性别、种族、民族以及所有病理活检结果。
此外,获取任何相关的额外临床数据,包括HPV状态、社会经济状况、吸烟、饮酒史以及与口腔健康相关的相关特征。据推测,部分患者在该
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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