胃肠道癌症辅助化疗期间睡眠障碍、抑郁症状与后续生活质量研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在土耳其Ankara Etlik City Hospital肿瘤内科开展的前瞻性单中心观察性研究,纳入198例组织学确诊的非转移性胃肠道恶性肿瘤成人患者,均接受以氟尿嘧啶为基础的辅助化疗(FOLFOX或CAPEOX)

Ankara Etlik City HospitalAnkara Etlik City Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测Gastrointestinal Neoplasms
Sleep Disturbance, Depressive Symptoms, and Subsequent Quality of Life During Adjuvant Chemotherapy for Gastrointestinal Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

胃肠道癌症辅助化疗期间睡眠障碍、抑郁症状与后续生活质量研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在土耳其Ankara Etlik City Hospital肿瘤内科开展的前瞻性单中心观察性研究,纳入198例组织学确诊的非转移性胃肠道恶性肿瘤成人患者,均接受以氟尿嘧啶为基础的辅助化疗(FOLFOX或CAPEOX)。研究于2025年5月30日至2026年3月30日招募,在基线、第3个月和第6个月进行纵向评估,随访数据截止2026年9月30日。数据涵盖睡眠质量、抑郁症状及后续生活质量等指标,可用于分析辅助化疗期间睡眠与情绪问题对生活质量的影响及预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃肠道肿瘤。这项前瞻性、单中心观察性研究在土耳其Ankara Etlik City Hospital肿瘤内科开展,对象为组织学确诊的非转移性胃肠道恶性肿瘤成人患者,计划接受以氟尿嘧啶为基础的辅助化疗。参与者接受标准治疗,方案为FOLFOX(静脉氟尿嘧啶方案)或CAPEOX(口服卡培他滨联合静脉奥沙利铂方案)。治疗分配由常规临床诊疗决定,而非研究分组。最终队列包含198名参与者。招募于2025年5月30日开始,于2026年3月30日结束。纵向评估计划包括基线、第3个月和第6个月,最终随访数据截止日期为2026年9月30日。睡眠质量被评

【主题与分类】

主题标签:Gastrointestinal Neoplasms。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06996483

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    • 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:胃肠道肿瘤。这项前瞻性、单中心观察性研究在土耳其安卡拉埃特利克城市医院肿瘤内科开展,研究对象为经组织学确诊的非转移性胃肠道恶性肿瘤成人患者,且计划接受以氟尿嘧啶为基础的辅助化疗。参与者接受标准治疗,方案为FOLFOX(以静脉氟尿嘧啶为基础的方案)或CAPEOX(以口服卡培他滨为基础联合静脉奥沙利铂的方案)。治疗分配由常规临床诊疗决定,而非研究分组。最终队列共纳入198名参与者。招募自2025年5月30日开始,至2026年3月30日结束。纵向评估时间表包括基线、第3个月和第6个月,最终随访数据截止日期为2026年9月30日。睡眠质量采用PSQI评估,抑郁症状采用BDI评估,健康相关生活质量采用EORTC QLQ-C30评估。评估的主要生活质量领域包括总体健康状况/生活质量、躯体功能和疲乏。

纵向分析描述了辅助化疗期间患者报告结局的变化。纵向路径模型检验了基线PSQI与第6个月总体健康状况/生活质量之间的关联,并通过第3个月抑郁症状负担进行中介分析。同时评估了反向的时间关联。这些模型被解释为观察性关联,而非因果中介的证据。其他分析评估了基线和纵向身体成分测量与后续健康相关生活质量的关系。骨骼肌指数和肌肉衰减度取自常规临床可用的计算机断层扫描检查;未仅为研究目的而要求额外的CT检查。营养筛查、体重、体重指数、治疗相关因素以及相关基线临床

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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