子宫平滑肌肉瘤减瘤手术联合吉西他滨HIPEC及达卡巴嗪化疗

研究评估减瘤手术联合吉西他滨HIPEC后行术后达卡巴嗪全身化疗的疗效,同时关注该方案的安全性、6个月和12个月腹腔内无复发生存率,以及治疗前、术后4至6周和后续周期中的生活质量

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其他预测LMS - LeiomyosarcomaUterine Leiomyosarcoma
CytoreductiveSurgery & HIPEC w/Gemcitabine+Chemotherapy w/Dacarbazine in Uterine Leiomyosarcoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

子宫平滑肌肉瘤减瘤手术联合吉西他滨HIPEC及达卡巴嗪化疗

该数据集围绕一项针对子宫平滑肌肉瘤的临床研究构建,英文名称为 CytoreductiveSurgery & HIPEC w/Gemcitabine+Chemotherapy w/Dacarbazine in Uterine Leiomyosarcoma,在站内归入肿瘤 / 其他分类,来源为 clinicaltrials.gov。研究的核心是评估减瘤手术联合吉西他滨腹腔热灌注化疗(HIPEC),随后行术后达卡巴嗪全身化疗,在局部复发性子宫平滑肌肉瘤受试者中的疗效;同时关注该方案的安全性、6 个月和 12 个月腹腔内无复发生存率,以及治疗前、术后 4 至 6 周和后续周期中的生活质量。主题标签包括 LMS - Leiomyosarcoma 与 Uterine Leiomyosarcoma。

【数据集背景】

子宫平滑肌肉瘤(Uterine Leiomyosarcoma,简称 LMS)属于平滑肌肉瘤的一种,本数据集所对应的研究聚焦于局部复发情形下的治疗策略探索。研究设计将减瘤手术与吉西他滨 HIPEC 相结合,并衔接术后达卡巴嗪全身化疗,形成手术与局部、全身治疗相衔接的综合方案。该研究的首要目标即评估这一联合方案在局部复发性子宫 LMS 受试者中的疗效,反映出数据集所承载的临床问题背景。

【数据内容】

数据集所对应的研究内容涵盖主要目标与多项次要目标。主要目标为评估减瘤手术联合吉西他滨 HIPEC 后行术后达卡巴嗪全身化疗在局部复发性子宫 LMS 受试者中的疗效。次要目标包括:评估减瘤手术联合吉西他滨 HIPEC 在该人群中的安全性;评估 6 个月和 12 个月腹腔内无复发生存率;确定治疗前(HIPEC 手术前 28 天内)、HIPEC 手术后 4 至 6 周以及后续周期中的生活质量。主题标签为 LMS - Leiomyosarcoma 与 Uterine Leiomyosarcoma。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,站内分类为肿瘤 / 其他。源站描述中列出的疾病条件为 LMS - Leiomyosarcoma 与 Uterine Leiomyosarcoma。其余关于采集方式、采集时间、样本量、数据字段结构等信息,源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息,该数据集适用于关注子宫平滑肌肉瘤、尤其是局部复发性子宫 LMS 治疗研究的场景,可用于了解减瘤手术联合吉西他滨 HIPEC 及术后达卡巴嗪全身化疗这一治疗路径的研究设计思路,也可用于关注该方案疗效、安全性、6 个月与 12 个月腹腔内无复发生存率及生活质量等研究终点的相关参考。具体的数据使用场景与适配分析任务,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的数据使用方法、访问方式或分析指引。

【质量与限制】

该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的源站描述,所涉研究为局部复发性子宫 LMS 人群,研究目标与终点已在描述中列明。关于数据质量评价、完整性、偏倚控制、样本量、统计方法及结果数据等,源站未提供。使用时应以源站描述所界定的研究范围与终点为限,不宜外推至其他人群或治疗情形。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可信息。

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    • 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。

数据说明

疾病:LMS——平滑肌肉瘤,子宫平滑肌肉瘤。主要目的:- 评估对局部复发性子宫LMS受试者采用吉西他滨HIPEC联合肿瘤细胞减灭术,术后继以达卡巴嗪全身化疗的疗效。次要目的:* 评估对局部复发性子宫LMS受试者采用吉西他滨HIPEC联合肿瘤细胞减灭术的安全性。* 评估局部复发性子宫LMS受试者的6个月和12个月腹腔内无复发生存率。* 确定治疗前(HIPEC手术前28天内)、HIPEC手术后4至6周以及随后在第

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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