碳酸氢钠用于减少鼻咽癌放疗所致口腔黏膜炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦鼻咽癌(NPC)患者放疗期间放射性口腔黏膜炎的管理。源站描述指出,局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)预后改善后,治疗相关毒性日益受到关注,其中放射性口腔黏膜炎是最常见且严重的并发症之一,超过半数 LA-NPC 患者会出现 3-4 级放射性口腔黏膜炎

Sun Yat-sen UniversitySun Yat-sen University
clinicaltrials
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医学影像Nasopharyngeal Cancinoma (NPC)
Sodium Bicarbonate for Reducing Radiation-Induced Oral Mucositis in Nasopharyngeal Carcinoma.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

碳酸氢钠用于减少鼻咽癌放疗所致口腔黏膜炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦鼻咽癌(NPC)患者放疗期间放射性口腔黏膜炎的管理。源站描述指出,局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)预后改善后,治疗相关毒性日益受到关注,其中放射性口腔黏膜炎是最常见且严重的并发症之一,超过半数 LA-NPC 患者会出现 3-4 级放射性口腔黏膜炎。NCCN、ESMO 及 MASCC 等国际指南暂将碳酸氢钠漱口水列为 RIOM 管理的辅助措施。该数据可用于了解碳酸氢钠在放射性口腔黏膜炎防治中的研究背景与临床问题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:鼻咽癌(NPC)。随着局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者预后的改善,越来越多的研究将注意力转向 NPC 患者的治疗相关毒性。NPC 患者治疗期间常见毒性反应包括放射性口腔黏膜炎、放射性皮肤损伤、吞咽困难、口干和听力损失等。其中,放射性口腔黏膜炎是 NPC 患者放疗期间最常见且严重的并发症之一。超过半数 LA-NPC 患者会经历 3-4 级放射性口腔黏膜炎。当前国际指南,包括 NCCN、ESMO 及多国癌症支持治疗协会(MASCC)的指南,暂将碳酸氢钠漱口水列为 RIOM 管理的辅助措施。

【主题与分类】

主题标签:Nasopharyngeal Cancinoma (NPC)。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06854510

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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:鼻咽癌(NPC)。随着局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者预后的改善,越来越多的研究将注意力转向NPC患者的治疗相关毒性。NPC患者治疗期间常见的不良反应包括放射性口腔黏膜炎、放射性皮肤损伤、吞咽困难、口干和听力损失等。其中,放射性口腔黏膜炎是NPC患者放疗期间最常见且最严重的并发症之一。超过半数的LA-NPC患者会发生3-4级放射性口腔黏膜炎。目前的国际指南,包括NCCN、ESMO以及癌症支持治疗多国协会(MASCC)的指南,暂时认可碳酸氢钠漱口水作为放射性口腔黏膜炎管理的辅助措施。其提出的机制涉及调节口腔pH值、减少微生物负荷以及抗炎作用。

具体而言:1)NCCN指南将碳酸氢钠纳入与镇痛药/麻醉药联合的多药方案中;2)ESMO强调其在靶向治疗相关黏膜炎中的预防潜力;3)MASCC共识认可其在维持口腔卫生方面的作用。然而,这些推荐证据等级较低,所有指南均明确指出缺乏有力的临床数据来证实其疗效主张。为填补这一关键证据空白,本研究团队提出开展一项随机对照试验,评估碳酸氢钠漱口水在LA-NPC放疗全程中减轻RIOM严重程度的疗效。鉴于目前缺乏高水平研究证据,未来研究结果有望进一步证实碳酸氢钠漱口水在缓解NPC患者放疗期间放射性口腔黏膜炎方面的有效性,改善NPC患者的生活质量。

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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