聚乙二醇化脂质体多柔比星联合阿替利珠单抗和/或贝伐珠单抗治疗复发性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对复发性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌患者的临床试验信息。研究涉及聚乙二醇脂质体多柔比星盐酸盐联合Atezolizumab和/或Bevacizumab的实验方案,主要目标包括估计实验方案第一周期剂量限制性毒性概率,以及比较各实验方案相对于参

基本信息
资源简介
聚乙二醇化脂质体多柔比星联合阿替利珠单抗和/或贝伐珠单抗治疗复发性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对复发性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌患者的临床试验信息。研究涉及聚乙二醇脂质体多柔比星盐酸盐联合Atezolizumab和/或Bevacizumab的实验方案,主要目标包括估计实验方案第一周期剂量限制性毒性概率,以及比较各实验方案相对于参考方案的无进展生存期风险。数据可用于肿瘤治疗安全性评估与疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:输卵管高级别浆液性腺癌、卵巢高级别浆液性腺癌、卵巢浆液黏液性癌、原发性腹膜高级别浆液性腺癌、复发性输卵管癌、复发性输卵管透明细胞腺癌、复发性输卵管子宫内膜样腺癌、复发性输卵管未分化癌。主要目标:I. 估计实验方案(聚乙二醇脂质体多柔比星盐酸盐[聚乙二醇脂质体多柔比星][PLD]联合Atezolizumab,以及PLD/Bevacizumab联合Atezolizumab)第一周期后剂量限制性毒性(DLT)的概率。(安全性导入期)II. 估计并比较每个实验方案相对于参考方案PLD联合Bevacizumab的首次进展或死亡风险(无进展生存期[PFS])。(II期研究)III. 估计并比较
【主题与分类】
主题标签:Ovarian High Grade Serous Adenocarcinoma、Ovarian Seromucinous Carcinoma、Recurrent Fallopian Tube Carcinoma、Recurrent Ovarian Carcinoma、Recurrent Primary Peritoneal Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02839707
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02839707
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- 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:输卵管高级别浆液性腺癌、卵巢高级别浆液性腺癌、卵巢浆液黏液性癌、原发性腹膜高级别浆液性腺癌、复发性输卵管癌、复发性输卵管透明细胞腺癌、复发性输卵管子宫内膜样腺癌、复发性输卵管未分化癌。主要目标:I. 评估实验方案(聚乙二醇化脂质体多柔比星盐酸盐[聚乙二醇化脂质体多柔比星][PLD]联合阿替利珠单抗,以及PLD/贝伐珠单抗联合阿替利珠单抗)第1周期后剂量限制性毒性(DLT)的发生概率。(安全性导入期)II. 评估并比较各实验方案相对于参考方案PLD联合贝伐珠单抗的首次进展或死亡风险(无进展生存期[PFS])。(II期研究)III. 评估并比较实验方案相对于参考方案的死亡风险及首次进展或死亡风险(PFS)。(III期)(2021年2月24日)次要目标:I.
评估并比较各研究方案中根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版标准定义的缓解概率(客观缓解率[ORR],包括部分缓解或完全缓解)。(II期研究)(2021年2月24日)II. 评估并比较那些开始其随机分配研究治疗的患者中,按照不良事件通用术语标准(CTCAE)分类和分级的不良事件的发生频率和严重程度。(II期研究)(2018年3月19日)III. 评估并比较各治疗组的ORR。(III期研究)IV. 评估那些开始其随机分配研究治疗的患者中不良事件的发生频率和严重程度。(III期研究)V. 评估并比较由美国国家综合癌症网络(NCCN)-癌症治疗功能评估(FACT)卵巢症状指数(NFOSI)-18疾病相关症状(DRS)测量的患者报告结局(PRO)平均评分。(III期研究)VI. 基于PRO评估并比较治疗组:治疗副作用(TSE)、功能/幸福感(FWB)、疲
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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