Iparomlimab与Tuvonralimab治疗HNSCC的II期临床试验

适应症:复发/转移性头颈鳞状细胞癌。本研究是一项单中心、非随机、前瞻性II期临床试验,旨在评估Iparomlimab与Tuvonralimab在二线治疗失败的复发/转移性头颈鳞状细胞癌患者中的疗效和安全性

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表格预测复发/转移性头颈鳞癌II期临床试验单中心非随机前瞻性IparomlimabTuvonralimab西妥昔单抗疗效与安全性
Iparomlimab and Tuvonralimab in HNSCC

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Iparomlimab与Tuvonralimab治疗HNSCC的II期临床试验

Iparomlimab and Tuvonralimab in HNSCC 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的肿瘤领域临床研究数据集,聚焦复发/转移性头颈鳞状细胞癌这一适应症。该研究为单中心、非随机、前瞻性II期临床试验,旨在评估 Iparomlimab 与 Tuvonralimab 在二线治疗失败的复发/转移性头颈鳞状细胞癌患者中的疗效与安全性。参与者接受西妥昔单抗联合 Iparomlimab 与 Tuvonralimab 治疗,直至达到终止标准。数据集围绕该试验的组织方式、受试人群界定与干预方案构成核心内容,为关注头颈鳞癌免疫联合治疗研究方向的使用者提供结构化的试验信息参照。

【数据集背景】

复发/转移性头颈鳞状细胞癌患者在一线治疗失败后,后续治疗选择有限,临床亟需探索新的联合治疗策略。该数据集所对应的研究正是在这一背景下设计,针对二线治疗失败的患者人群,采用西妥昔单抗联合 Iparomlimab 与 Tuvonralimab 的方案开展前瞻性II期临床试验,以考察其疗效与安全性。研究定位为单中心、非随机、前瞻性设计,属于早期临床探索性研究范畴。

【数据内容】

数据集的主题标签为复发/转移性头颈鳞状细胞癌,所涵盖的内容围绕该适应症下的临床试验信息展开,包括研究条件、研究设计与干预措施等要素。研究条件为复发/转移性头颈鳞状细胞癌;研究设计为单中心、非随机、前瞻性II期临床试验;干预方案为西妥昔单抗联合 Iparomlimab 与 Tuvonralimab,治疗持续至满足终止标准。关于数据集内具体变量、字段结构、样本量、终点指标及统计分析方法等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息类数据。其内容基于该平台登记的研究描述组织而成,反映该试验的条件、目的、设计与干预安排。除来源站为 clinicaltrials.gov 外,关于数据采集时间范围、采集机构、数据更新频率等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤领域尤其是头颈鳞状细胞癌方向的研究者、临床医生及医药研发人员,用于了解二线治疗失败后复发/转移性头颈鳞状细胞癌的免疫联合治疗试验设计思路,作为相关研究方向的信息参考。也可用于临床试验方法学讨论中关于单中心、非随机、前瞻性II期设计的案例参照。关于该数据集在药物经济学评价、真实世界研究或监管决策中的具体用途,源站未提供。

【使用方法】

使用者可依据数据集所载的适应症、研究设计与干预方案信息,对试验框架形成整体认识,并据此检索或对照相关研究。由于源站未提供具体数据字段、访问接口或分析工具说明,关于数据下载方式、变量提取方法及统计复现步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为单中心、非随机、前瞻性II期临床试验的注册信息,研究规模与设计决定了其结论的探索性质,外推性受到限制。数据集内容以试验描述为主,关于数据完整性核查、偏倚控制措施、缺失数据处理及结果验证情况,源站未提供。使用者应注意区分试验注册信息与最终研究结果之间的差异。

【引用与许可】

该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用限制及数据共享政策,源站未提供。

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    • 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。

数据说明

条件:复发/转移性头颈部鳞状细胞癌。本研究是一项单中心、非随机、前瞻性II期临床试验,旨在评估Iparomlimab和Tuvonralimab在二线治疗失败的复发/转移性头颈部鳞状细胞癌患者中的疗效和安全性。受试者将接受西妥昔单抗联合Iparomlimab和Tuvonralimab治疗,直至达到终止标准。

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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