使用专科肿瘤电子健康记录数据库对MAVERICC试验的模拟
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦转移性结直肠癌(mCRC),主题为使用专科肿瘤电子健康记录数据库对MAVERICC试验进行模拟

基本信息
资源简介
使用专科肿瘤电子健康记录数据库对MAVERICC试验的模拟
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦转移性结直肠癌(mCRC),主题为使用专科肿瘤电子健康记录数据库对MAVERICC试验进行模拟。其背景是随机对照试验(RCT)通常被视为疗效证据的金标准,但真实世界数据(RWD)正日益用于补充RCT证据。为在肿瘤学中可靠开展非干预性研究,需明确在现有数据下可有效回答的问题、适用的非干预性研究设计及分析方法。该工作基于RCT DUPLICATE流程,属于肿瘤学扩展项目ENCORE,旨在利用多个EHR数据源模拟12项随机肿瘤学RCT(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性结直肠癌(mCRC)。随机对照试验(RCT)通常被视为确立医疗产品疗效证据的金标准。然而,真实世界数据(RWD)正越来越多地用于补充RCT的证据。但是,为了对肿瘤学中医疗产品及其结局的非干预性研究的准确性有信心,研究者需要知道,在现有数据下,哪些问题可以被有效回答、采用哪些非干预性研究设计、以及哪些分析方法是合适的。基于RCT DUPLICATE倡议的流程,本方案讨论的试验模拟是EmulatioN of Comparative Oncology trials with Real-world Evidence(ENCORE),它是肿瘤学特定扩展项目的一部分,旨在使用多个EHR数据源模拟12项随机肿瘤学RCT。
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Colorectal Cancer (mCRC)。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07861386
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/NCT07861386
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:转移性结直肠癌(mCRC)。随机对照试验(RCT)通常被视为确立医疗产品疗效的金标准证据。然而,真实世界数据(RWD)正越来越多地被用于补充RCT的证据。尽管如此,为了对非干预性研究中医医疗产品及其在肿瘤学中的结果的准确性抱有信心,研究者需要了解在现有数据条件下,哪些问题能够被有效回答,应采用何种非干预性研究设计,以及哪些分析方法是合适的。基于RCT DUPLICATE倡议的流程,本方案中讨论的试验模拟为“真实世界证据模拟比较肿瘤学试验”(ENCORE),这是肿瘤学特定扩展项目的一部分,旨在利用多个电子健康记录(EHR)数据源模拟12项随机肿瘤学RCT。本方案的目的是描述对MAVERICC试验的模拟。
MAVERICC是一项II期、开放标签、随机研究,旨在评估改良亚叶酸/5-氟尿嘧啶/奥沙利铂联合贝伐珠单抗(mFOLFOX6-BV)与亚叶酸/5-氟尿嘧啶/伊立替康联合贝伐珠单抗(FOLFIRI-BV)在既往未经治疗的转移性结直肠癌(mCRC)患者中的疗效和安全性。
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。




