加味止消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效评价
条件：接受放射治疗肾脏恶性肿瘤的癌症患者。本前瞻性随机对照试验全面评估改良知消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效。评估结合常规实验室检查（GFR、肌酐、尿液分析）、中医证候标准、患者报告评分，以及开创性的肾脏动态双侧肾功能成像，以实现精准的多维度评价
基本信息
资源简介
加味止消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效评价
该数据集英文名称为 Efficacy Evaluation of Modified Zhixiao Tongmai Ning in Preventing Radiation-Induced Kidney Injury，本站分类为肿瘤/其他，来源站为 clinicaltrials.gov。其主题聚焦于因肾脏恶性肿瘤而接受放射治疗的癌症患者。源站描述表明，这是一项前瞻性随机对照试验，用于全面评估改良知消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效。研究评估结合常规实验室检查、中医证候标准、患者报告评分和肾脏动态双侧肾功能成像，并计划开展多类亚组分析及治疗前后血尿样本检测。以下从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量限制和引用许可等方面进行介绍。
【数据集背景】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，本站将其归入肿瘤/其他类别。其关注对象是接受放射治疗的肾脏恶性肿瘤癌症患者。源站描述将该研究界定为前瞻性随机对照试验，主要目标是全面评估改良知消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效。研究设计不局限于单一指标，而是把常规实验室检查、中医证候标准、患者报告评分和肾脏动态双侧肾功能成像放在同一评价框架中，形成精准的多维度评价。亚组分析将围绕基线因素、放疗参数和抗肿瘤治疗展开，以识别最佳患者亚组和用药时机，并支持方剂优化和组分纯化。以上内容构成该数据集的核心研究背景。
【数据内容】
源站描述显示，数据内容涉及多个维度。实验室方面包括 GFR、肌酐和尿液分析等常规检查；症状与体验方面包括中医证候标准和患者报告评分；影像方面包括肾脏动态双侧肾功能成像。研究还计划根据基线因素（年龄、性别、肾功能、合并症）、放疗参数（分割方式、DVH）以及抗肿瘤治疗进行亚组分析，以识别最佳患者亚组和药物使用时机，并服务于方剂优化和组分纯化。生物样本方面，治疗前后会采集血液和尿液样本，用于分析促炎细胞因子 TNF-α 和 IL-6。源站描述在“探索清热”处截断，后续完整内容未提供。除上述信息外，源站未提供具体字段结构、变量类型、数据表清单或样本数量。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述将其描述为一项前瞻性随机对照试验，研究对象为因肾脏恶性肿瘤接受放射治疗的癌症患者。采集与评价内容包括常规实验室检查（GFR、肌酐、尿液分析）、中医证候标准、患者报告评分、肾脏动态双侧肾功能成像，以及治疗前后的血液和尿液样本。亚组分析将基于基线因素、放疗参数和抗肿瘤治疗进行。源站描述在“探索清热”处截断。除这些来源与采集环节的信息外，源站未提供具体招募地点、时间范围、样本量、数据管理流程或原始数据存储方式。
【适用场景】
依据现有信息，该数据集适用于围绕接受放射治疗的肾脏恶性肿瘤癌症患者，评估改良知消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效。其评价维度覆盖常规实验室检查、中医证候、患者报告评分和肾功能成像，并可支持基于基线因素、放疗参数和抗肿瘤治疗的亚组分析，以识别最佳患者亚组和用药时机，同时服务于方剂优化和组分纯化。治疗前后血尿样本中 TNF-α、IL-6 的分析也属于其研究内容。源站未提供其他适用场景、临床决策用途或数据复用场景。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括访问方式、下载途径、字段说明、数据读取步骤、分析脚本或接口信息。若需使用，应以 clinicaltrials.gov 来源站公开信息为准。源站描述在“探索清热”处截断，后续方法学内容未提供。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评价、样本量、随机化细节、盲法、随访时长、缺失数据处理、数据完整性或偏倚风险控制的信息。源站描述在“探索清热”处截断，后续内容未提供，因此无法确认该研究更完整的评价目的或结论。现有信息仅能说明其为前瞻性随机对照试验，并列出若干评价维度、亚组分析方向和生物样本检测指标，不能据此推断研究结果、效应大小或临床推荐强度。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议、数据共享方式、使用限制或授权要求。若需引用或使用，应查阅 clinicaltrials.gov 来源站的相关公开信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07849088
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
条件：接受放射治疗肾脏恶性肿瘤的癌症患者。本前瞻性随机对照试验全面评估改良知消通脉宁预防放射性肾损伤的疗效。评估结合常规实验室检查（GFR、肌酐、尿液分析）、中医证候标准、患者报告评分，以及开创性的肾脏动态双侧肾功能成像，以实现精准的多维度评价。基于基线因素（年龄、性别、肾功能、合并症）、放疗参数（分割方式、DVH）和抗肿瘤治疗的亚组分析，将识别最佳患者亚组和用药时机，支持方剂优化和成分纯化。此外，将收集治疗前后的血液和尿液样本，以分析促炎细胞因子（TNF-α、IL-6）。这探索了清热养阴对抗放射性损伤的机制，为未来的动物模型和深入机制研究奠定基础。
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。
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