CROSSROAD：局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应不足后的治疗方案转换——再诱导化疗对比直接放疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦局部晚期鼻咽癌（LANPC）在完成两周期诱导化疗后未达到充分缓解（稳定疾病或疾病进展）患者的治疗策略比较
基本信息
资源简介
CROSSROAD：局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应不足后的治疗方案转换——再诱导化疗对比直接放疗
CROSSROAD 数据集围绕局部晚期鼻咽癌（LANPC）在诱导化疗后反应不佳时的治疗决策问题展开，收录了来自 clinicaltrials.gov 的相关研究信息。该研究比较两种治疗策略：再诱导化疗后放疗，与直接放疗。研究对象为已完成两周期诱导化疗、但未达到部分缓解或完全缓解（即稳定疾病或疾病进展）的局部晚期鼻咽癌患者。研究通过让受试者接受上述两种方案之一，评估三年无进展生存期（PFS）及其他临床结局。数据集以鼻咽癌为核心主题，归属于肿瘤/其他分类，可为关注鼻咽癌诱导化疗后序贯治疗策略的研究者提供结构化的研究描述信息。
【数据集背景】
局部晚期鼻咽癌的标准治疗通常包含诱导化疗序贯放疗。然而，临床实践中部分患者在接受两周期诱导化疗后未能获得充分缓解，表现为稳定疾病或疾病进展。对于这一人群，后续治疗应选择再诱导化疗后放疗，还是直接转入放疗，尚缺乏明确的比较证据。CROSSROAD 研究正是针对这一临床决策空白而设计，旨在比较两种治疗策略的疗效，以三年无进展生存期为主要关注结局，并同时观察其他临床结局。该数据集所承载的即是这一研究的研究层面信息。
【数据内容】
数据集的内容围绕上述研究设计展开，涵盖研究条件（鼻咽癌）、研究目的（比较再诱导化疗后放疗与直接放疗在诱导化疗反应不足的局部晚期鼻咽癌患者中的疗效）、入组人群特征（完成两周期诱导化疗且未达到部分或完全缓解者）、干预分组（两种治疗选项之一）以及结局评价（三年无进展生存期及其他临床结局）。主题标签为鼻咽癌。数据集不包含个体患者层面的原始记录，源站未提供此类信息。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。其内容依据源站对该研究的描述整理而成，反映的是研究层面的注册信息，而非实测数据或统计结果。源站未提供具体的采集时间、更新频率或数据抽取方式。
【适用场景】
该数据集适用于鼻咽癌治疗策略研究的文献调研与选题参考，可帮助研究者快速了解诱导化疗反应不足人群的治疗比较研究设计；也可用于临床指南制定、系统评价的检索与筛选环节，以及医学信息学中临床试验注册信息的结构化整理与主题分类实践。由于数据为研究注册层面的描述性信息，不适用于直接的疗效推断或患者个体化决策。
【使用方法】
使用者可将该数据集作为临床试验注册信息的检索入口，结合主题标签“鼻咽癌”与分类“肿瘤/其他”进行定位，进而获取研究条件、研究目的、入组标准与结局指标等描述性内容。在系统评价或荟萃分析中，可将其用于研究筛选与特征提取的参考。源站未提供具体的使用接口、数据格式或访问方式说明。
【质量与限制】
该数据集的信息来自临床试验注册源站，具有来源明确、研究要素描述清晰的特点。但其内容为研究层面的注册描述，不包含研究结果数据、样本量、统计分析方法或安全性信息，源站未提供上述内容。因此，该数据集不能用于疗效比较的定量分析，也不反映研究的实际执行质量。使用者应结合源站的原始注册记录进行核实。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关使用规定，并建议在引用时注明数据来源为 clinicaltrials.gov 及对应研究名称。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07399158
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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：鼻咽癌。本研究旨在比较两种治疗策略的疗效——再诱导化疗后放疗与直接放疗——在局部晚期鼻咽癌（LANPC）患者中，这些患者在接受两个周期诱导化疗后未达到充分缓解（疾病稳定或疾病进展）。研究将纳入已完成两个周期诱导化疗且未达到部分缓解或完全缓解的患者。参与者将接受两种治疗方案中的一种，以评估其三年无进展生存期（PFS）及其他临床结局。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
