盐酸吉西他滨和多西他赛联合或不联合贝伐珠单抗治疗晚期或复发性子宫平滑肌肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期或复发性子宫平滑肌肉瘤的临床试验信息。覆盖复发性子宫体肉瘤及IIIA至IVB期子宫肉瘤、子宫体平滑肌肉瘤等病种

基本信息
资源简介
盐酸吉西他滨和多西他赛联合或不联合贝伐珠单抗治疗晚期或复发性子宫平滑肌肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期或复发性子宫平滑肌肉瘤的临床试验信息。覆盖复发性子宫体肉瘤及IIIA至IVB期子宫肉瘤、子宫体平滑肌肉瘤等病种。研究比较固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合贝伐珠单抗与联合安慰剂的无进展生存事件率,并评估客观缓解率等指标。可用于了解该试验的设计要点、入组条件与疗效评价框架,为相关肿瘤研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性子宫体肉瘤、IIIA期子宫肉瘤、IIIB期子宫肉瘤、IIIC期子宫肉瘤、IVA期子宫肉瘤、IVB期子宫肉瘤、子宫体平滑肌肉瘤。主要目标:I. 确定在晚期或复发性子宫平滑肌肉瘤(LMS)患者中,与吉西他滨-多西他赛联合安慰剂相比,固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合贝伐珠单抗是否降低无进展生存(PFS)事件率。次要目标:I. 确定接受固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合贝伐珠单抗治疗的患者经RECIST测量的客观缓解率,并与接受固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合安慰剂治疗的患者客观缓解率进行比较。II. 确定在吉西他滨和多西他赛联合方案中加入贝伐珠单抗是否增加
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Uterine Corpus Sarcoma、Stage IIIA Uterine Sarcoma、Stage IIIB Uterine Sarcoma、Stage IIIC Uterine Sarcoma、Stage IVA Uterine Sarcoma、Stage IVB Uterine Sarcoma、Uterine Corpus Leiomyosarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01012297
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01012297
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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
疾病条件:复发性子宫体肉瘤、IIIA期子宫肉瘤、IIIB期子宫肉瘤、IIIC期子宫肉瘤、IVA期子宫肉瘤、IVB期子宫肉瘤、子宫体平滑肌肉瘤。主要目标:I. 确定在晚期或复发性子宫平滑肌肉瘤(LMS)患者中,与吉西他滨-多西他赛加安慰剂相比,固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合贝伐珠单抗是否能降低无进展生存期(PFS)事件率。次要目标:I. 确定接受固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合贝伐珠单抗治疗的患者经RECIST评估的客观缓解率,并与接受固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合安慰剂治疗的患者的客观缓解率进行比较。II. 确定在吉西他滨和多西他赛联合方案中加入贝伐珠单抗是否能提高晚期或复发性子宫LMS患者的总生存期。III. 确定在该患者群体中,固定剂量率吉西他滨-多西他赛联合或不联合贝伐珠单抗的毒性特征。IV. 保存福尔马林固定和石蜡包埋(FFPE)的肿瘤组织用于研究。
大纲:这是一项多中心研究。患者根据既往是否接受过全盆腔放疗(是 vs 否)进行分层。患者被随机分配到2个治疗组中的1组。第I组:患者在第1天接受安慰剂静脉注射(IV),持续30-90分钟;在第1天和第8天接受盐酸吉西他滨静脉注射,持续90分钟;在第8天接受多西他赛静脉注射,持续60分钟。患者还在第9-15天接受非格司亭皮下注射(SC),或在第9天或第10天接受培非格司亭皮下注射。第II组:患者在第1天接受贝伐珠单抗静脉注射,持续30-90分钟;在第1天和第8天接受盐酸吉西他滨静脉注射,持续90分钟;在第8天接受多西他赛静脉注射,持续60分钟。患者还在第9-15天接受非格司亭皮下注射,或在第9天或第10天接受培非格司亭皮下注射。在两组中,若无疾病进展或不可接受的毒性,疗程每21天重复一次。研究治疗完成后,患者每3个月随访一次,持续2年,之后每6个月随访一次,持续3年。
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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