TURBT 术中 HISA 治疗 NMIBC 的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)患者在接受经尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT)期间应用 HISA 的可行性展开

基本信息
资源简介
TURBT 术中 HISA 治疗 NMIBC 的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)患者在接受经尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT)期间应用 HISA 的可行性展开。NMIBC 占膀胱癌病例的 75%,复发率可高达 79%;西弗吉尼亚州因吸烟、人口老龄化和职业暴露等因素,膀胱癌发病率偏高。高复发需要频繁膀胱镜检查和膀胱内治疗,给阿巴拉契亚农村患者带来负担。热灌注膀胱内化疗可提高药物渗透和肿瘤细胞敏感性,本数据可用于评估相关治疗策略的可行性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:膀胱癌、可切除的膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌(膀胱切除术前)、非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)、非肌层浸润性膀胱肿瘤、非肌层浸润性膀胱癌、膀胱癌(BC)、经尿道膀胱肿瘤切除术、经尿道膀胱切除术。非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)占膀胱癌病例的75%,并在高达79%的患者中复发。由于吸烟、人口老龄化和职业暴露,西弗吉尼亚州的膀胱癌发病率异常高。高复发率需要频繁的膀胱镜检查和膀胱内治疗,给阿巴拉契亚农村患者带来了负担。迫切需要减少复发和治疗的新策略。热灌注膀胱内化疗可提高药物渗透性和肿瘤细胞敏感性。然而,在膀胱肿瘤切除术中术中应用热盐水灌洗的益处尚不清楚。在这项随机、双臂研究中,我们将40名低风险表现的NMIBC患者随机分配至膀胱肿瘤切除术中的常温盐水和热盐水灌洗。热灌洗将使用Stryker Thermaclear FluidSmart系统在42±2摄氏度下进行。所有患者将接受标准的术后吉西他滨灌注。随访将在2周、3个月和6个月时进行。主要目标是可行性,定义为对热灌洗方案的80%依从性。次要目标包括安全性、后勤和患者保留率。其他结局包括复发、不良事件和患者报告的生活质量评分。
【主题与分类】
主题标签:Bladder Cancer、Non-Muscle Invasive Bladder Neoplasms、Non-muscle Invasive Bladder Cancer、Bladder Cancer (BC)、Transurethral Resection of Bladdertumors、Transurethral Resection of the Bladder、Non-Muscle Invasive Bladder Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07817173
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07817173
标准获取流程:
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- 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:膀胱癌、可切除膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌(膀胱切除术前)、非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)、非肌层浸润性膀胱肿瘤、非肌层浸润性膀胱癌、膀胱癌(BC)、经尿道膀胱肿瘤电切术、经尿道膀胱切除术。非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)占膀胱癌病例的75%,且高达79%的患者会复发。由于吸烟、人口老龄化和职业暴露,西弗吉尼亚州的膀胱癌发病率异常高。高复发率需要频繁进行膀胱镜检查和膀胱内治疗,给阿巴拉契亚农村地区的患者带来了负担。迫切需要减少复发和治疗的新策略。热灌注膀胱内化疗可提高药物渗透性和肿瘤细胞敏感性。然而,在膀胱肿瘤切除期间术中应用热盐水灌洗的益处尚不清楚。在这项随机、双臂研究中,我们将把40例表现为低风险NMIBC的患者随机分配至膀胱肿瘤切除期间接受常温或热盐水灌洗。
热灌注将在42±2°C下使用Stryker Thermaclear FluidSmart系统进行。所有患者将接受标准的术后吉西他滨灌注。随访将在2周、3个月和6个月时进行。主要目标是可行性,定义为对热灌注方案的80%依从性。次要目标包括安全性、后勤和患者保留率。其他结果包括复发、不良事件和患者报告的生活质量评分。
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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