来氟米特联合类固醇治疗血液系统恶性肿瘤供者干细胞移植后急性移植物抗宿主病
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于血液系统恶性肿瘤患者接受供者干细胞移植后发生急性移植物抗宿主病(GvHD)的治疗研究

基本信息
资源简介
来氟米特联合类固醇治疗血液系统恶性肿瘤供者干细胞移植后急性移植物抗宿主病
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于血液系统恶性肿瘤患者接受供者干细胞移植后发生急性移植物抗宿主病(GvHD)的治疗研究。数据覆盖来氟米特联合类固醇治疗的安全性、耐受性及初步疗效评估,包括毒性类型、频率、严重程度、归因、时程和持续时间,以及总缓解率、类固醇总剂量与治疗时长、第180天非复发死亡率、一年总生存率和无进展生存率、感染发生率与严重程度等指标,并探索特立氟胺的临床药代动力学。可用于GvHD治疗相关安全性、疗效及药代动力学分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性移植物抗宿主病、造血与淋巴系统肿瘤。主要目的:I. 通过评估毒性(包括类型、频率、严重程度、归因、时程和持续时间),评估来氟米特在诊断为需要全身治疗的急性移植物抗宿主病(GvHD)移植患者中给药的安全性和耐受性。次要目的:I. 通过估计总缓解率(ORR),获得来氟米特抗急性GvHD活性的初步证据。II. 获得类固醇总剂量和治疗时长(曲线下面积)的估计值。III. 第+180天非复发死亡率(NRM)。IV. 一年时的总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)。V. 来氟米特给药期间感染的发生率和严重程度。探索性目的:I. 评估特立氟胺(活性代谢物)的临床药代动力学
【主题与分类】
主题标签:Acute Graft Versus Host Disease。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05443425
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT05443425
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
适应症:急性移植物抗宿主病、造血与淋巴系统肿瘤。主要目的:I. 通过评估毒性(包括类型、频率、严重程度、归因、时间过程和持续时间),评估来氟米特在诊断为需要全身治疗的急性移植物抗宿主病(GvHD)的移植患者中给药的安全性和耐受性。次要目的:I. 通过估计总缓解率(ORR),获得来氟米特抗急性GvHD活性的初步证据。II. 获得总类固醇剂量和治疗持续时间(曲线下面积)的估计值。III. 第+180天非复发死亡率(NRM)。IV. 一年时的总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)。V. 来氟米特给药期间感染的发生率和严重程度。探索性目的:I. 评估特立氟胺(来氟米特的活性代谢产物)的临床药代动力学。II. 评估来氟米特给药期间血液中免疫细胞亚群(包括但不限于Th17和调节性T细胞)的存在及其百分比。III.
评估来氟米特治疗过程中血浆中GvHD生物标志物及炎性细胞因子存在情况和水平的变化。IV. 初步估计基线时(最好在来氟米特给药前)以及第+14天、+28天和+56天时肠道微生物组多样性。大纲:患者根据主治医师的判断接受类固醇治疗。在开始类固醇治疗后3天内,患者在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,于第1-28天每日一次(QD)口服(PO)来氟米特。对来氟米特治疗有应答的患者将从第29天逐渐减量至第56天。完成研究治疗后,患者在末次来氟米特给药后28天、56天、100天和6个月时接受随访。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




