2010年10月以来在PHRC-ETOILE之外接受碳离子治疗的法国患者描述性队列
该数据集为法国自2010年10月起在PHRC-ETOILE随机对照研究之外接受碳离子放疗的患者描述性队列,覆盖多种难治性肿瘤,包括腺样囊性癌、软组织肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、骨肉瘤、3级软骨肉瘤和脊索瘤等

基本信息
资源简介
2010年10月以来在PHRC-ETOILE之外接受碳离子治疗的法国患者描述性队列
该数据集为法国自2010年10月起在PHRC-ETOILE随机对照研究之外接受碳离子放疗的患者描述性队列,覆盖多种难治性肿瘤,包括腺样囊性癌、软组织肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、骨肉瘤、3级软骨肉瘤和脊索瘤等。由于法国当时缺乏此类治疗中心,卫生机构在专家意见基础上授权部分无法入组PHRC但适应症相似的患者接受治疗,该队列持续积累。数据可用于评估碳离子放疗在真实世界中的实践特征、患者构成及潜在预后因素,为后续预测建模提供基础(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:癌症、腺样囊性癌、软组织肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、肉瘤、软组织、骨肉瘤、3级软骨肉瘤、脊索瘤。自20世纪90年代以来,碳离子放射治疗已在全球少数几个中心发展起来,主要用于治疗无法手术且高度耐辐射的肿瘤。由于法国缺乏此类治疗中心,法国医疗保险系统和卫生当局(DGOS、INCa和HAS)推动建立了一项前瞻性随机对照研究PHRC-ETOILE以评估这一实践,并还在专家意见基础上授权对无法纳入PHRC但适应症与PHRC所述非常相似的患者在PHRC之外进行治疗。这一“研究外”队列始于2010年10月,并持续稳步增长。到202
【主题与分类】
主题标签:Cancer、Cystic Carcinomas, Adenoid、Soft-tissue Sarcomas、Rhabdomyosarcoma Pleomorphic、Sarcoma,Soft Tissue、Osteosarcomas、Chondrosarcoma, Grade 3、Chordoma、Angiosarcomas。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06535997
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06535997
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- 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:癌症、囊性癌、腺样囊性癌、软组织肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、肉瘤、软组织肉瘤、骨肉瘤、软骨肉瘤、3级、脊索瘤。自20世纪90年代以来,碳离子放射治疗已在全球少数几个中心发展起来,主要用于治疗无法手术且高度放射抵抗的肿瘤。由于法国缺乏此类治疗中心,法国医疗保险系统和卫生主管部门(DGOS、INCa和HAS)共同推动了一项前瞻性随机对照研究——PHRC-ETOILE,以评估该治疗方法,并基于专家意见,授权对无法纳入PHRC但适应症与PHRC所述极为相似的患者在PHRC之外进行治疗。该“研究外”队列始于2010年10月,并持续稳步增长。截至2022年底,已纳入53名患者。研究碳离子治疗对这些患者的影响至关重要,以便初步了解该治疗方法的获益、耐受性及其对患者的贡献。
本研究将探讨该队列的局部控制率、无进展生存期和总生存期,以及碳离子治疗在这类患者管理中的作用,其中部分患者病情极为复杂。同时,还将分析碳离子治疗相关并发症、诊疗路径及患者生活质量的变化。该分析将为碳离子治疗的整体评估作出贡献,评估其有效性,进而评估其应用对患者的获益。在未来展望中,其中部分病例(约23例)可用于巩固PHRC-ETOILE队列。本研究将有助于为碳离子治疗提供论证依据,使卫生主管部门能够就是否扩大该疗法的可及性作出知情决策。* PHRC-ETOILE(首个比较碳离子治疗与非碳离子治疗用于放射抗拒性肿瘤的跨国随机前瞻性试验)* PHRC(医院临床研究计划)
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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