衰弱量表预测胃肠道肿瘤老年患者化疗毒性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、观察性、单中心、非随机研究，聚焦老年胃肠道肿瘤患者的衰弱评估与化疗毒性预测
基本信息
资源简介
衰弱量表预测胃肠道肿瘤老年患者化疗毒性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、观察性、单中心、非随机研究，聚焦老年胃肠道肿瘤患者的衰弱评估与化疗毒性预测。研究对象为≥65岁、非转移性或局部晚期胃肠道肿瘤患者，目标入组72人，研究地点为Ankara Etlik City Hospital肿瘤内科。数据覆盖胃肠道肿瘤、衰弱、老年肌少症、老年营养不良、化疗毒性等主题，可用于探索衰弱筛查工具在风险分层和支持治疗策略中的作用（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Gastrointestinal Cancers, Frailty, Sarcopenia in Elderly, Malnutrition Elderly, Toxicity Due to Chemotherapy, Colorectal Cancer, Gastric Cancer (GC), Pancreatic Cancer Resectable。背景：老年胃肠道（GI）肿瘤常伴随衰弱、营养不良和功能下降，这些因素会增加化疗相关毒性的风险。尽管辅助化疗是标准治疗，但毒性可能损害这一脆弱人群的生活质量和依从性。经过验证的衰弱筛查工具有助于改善风险分层和支持治疗策略。研究设计类型：前瞻性、观察性、单中心、非随机研究。地点：Ankara Etlik City Hospital，Department of Medical Oncology。目标入组人数：72名患者。人群：≥65岁、患有非转移性或局部晚期GI肿瘤（食管、胃
【主题与分类】
主题标签：Gastrointestinal Cancers、Frailty、Sarcopenia in Elderly、Malnutrition Elderly、Toxicity Due to Chemotherapy、Colorectal Cancer、Gastric Cancer (GC)、Pancreatic Cancer Resectable、Biliary Tract Cancer、Esophageal Cancer (EsC)。本站分类：肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07184047
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07184047
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- OpenDataLab:
数据说明
研究条件：胃肠道癌症、衰弱、老年肌少症、老年营养不良、化疗毒性、结直肠癌、胃癌（GC）、可切除胰腺癌。背景：老年人的胃肠道（GI）癌症常伴随衰弱、营养不良和功能下降，这些因素增加了化疗相关毒性的风险。尽管辅助化疗是标准治疗，但毒性可能损害这一脆弱人群的生活质量和治疗依从性。经过验证的衰弱筛查工具可能改善风险分层和支持性护理策略。
研究设计类型：前瞻性、观察性、单中心、非随机研究
研究地点：安卡拉埃特利克城市医院，肿瘤内科
目标入组人数：72例患者
研究人群：≥65岁、非转移性或局部晚期胃肠道癌症（食管癌、胃癌、结直肠癌、胰腺癌或胆道癌）且计划仅接受辅助化疗的患者
排除标准：ECOG PS ≥3、基线时严重衰弱、计划接受放化疗的患者，或接受新辅助化疗的患者
时间安排：首例患者入组：2024年1月15日
入组结束：2025年1月1日
最终数据收集（PFS/OS）：2026年1月1日
评估
患者将在基线时、治疗中期（约3个月）以及化疗结束时（约6个月）接受评估。
所有工具均已在土耳其人群中验证：G8筛查工具 范围：0-17 临界值≤14 = 衰弱风险 VES-13（脆弱老年人调查-13） 范围：0-13 临界值≥3 = 衰弱 SARC-F（肌少症筛查工具） 范围：0-10 临界值≥4 = 可能肌少症 迷你营养评估-简表（MNA-SF） 12-14 = 营养正常 8-11 = 有风险 0-7 = 营养不良 Katz日常生活活动能力指数（ADL） 范围：0-6（越高 = 越独立） Lawton-Brody工具性日常生活活动能力量表（IADL） 范围：0-8（越高 = 越独立） ECOG体能状态 范围：0-5（越高 = 功能状态越差） 结局 主要结局：G8和VES-13对≥2级化疗相关毒性（CTCAE v5.0）的预测价值 次要结局：衰弱与肌少症、营养之间的关联
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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