每周多柔比星治疗晚期或转移性平滑肌肉瘤老年患者的疗效与耐受性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项开放标签、单臂、研究者发起的 II 期试验,计划入组最多 30 例晚期或转移性平滑肌肉瘤患者以获得 20 例可评估患者

University of Colorado, DenverUniversity of Colorado, Denver
clinicaltrials
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医学影像预测Sarcoma
Study on Efficacy and Tolerability of Weekly Doxorubicin in Elderly Patients With Advanced or Metastatic Leiomyosarcoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

每周多柔比星治疗晚期或转移性平滑肌肉瘤老年患者的疗效与耐受性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项开放标签、单臂、研究者发起的 II 期试验,计划入组最多 30 例晚期或转移性平滑肌肉瘤患者以获得 20 例可评估患者。研究采用基于时间事件的贝叶斯最优 II 期设计,在 10 例患者可评估 12 周无进展生存率后进行中期无效性分析,并与两项大型随机 III 期研究计算的历史 12 周 PFS 率均值比较。主要终点为 12 周 PFS 率,次要终点包括 6 个月 PFS、RECIST 1.1 缓解率、缓解持续时间、总生存、不良事件等。数据可用于评估每周多柔比星在老年平滑肌肉瘤患者中的疗效与耐受性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肉瘤。该研究是一项开放标签、单臂、研究者发起的 II 期试验,入组最多 30 例患者,以获得 20 例可评估的晚期/转移性平滑肌肉瘤患者。研究将采用基于时间事件的贝叶斯最优 II 期设计。该设计包括在 10 例患者可评估 12 周无进展生存率后进行的一次中期无效性分析。结果将与根据两项大型随机 III 期研究计算的平均值所得的历史 12 周 PFS 率进行比较。若 12 周时稳定的患者数量为 65%,则治疗将被视为有前景。除无效性外,还包括毒性早期停止规则。该研究的主要终点是 12 周时的 PFS 率,次要终点包括 6 个月时的 PFS、根据 RECIST 1.1 的缓解率、缓解持续时间、总生存、不良事件,以及

【主题与分类】

主题标签:Sarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07125183

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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

疾病:肉瘤。本研究是一项开放标签、单臂、研究者发起的2期试验,计划入组最多30例患者,以获得20例可评估的晚期/转移性平滑肌肉瘤患者。研究将采用基于时间-事件的贝叶斯最优2期设计。该设计包括在10例患者可评估12周无进展生存率后进行的一次中期无效性分析。结果将与历史12周PFS率进行比较,该历史率计算自两项大型随机3期研究的均值。若12周时疾病稳定的患者比例为65%,则治疗将被视为有前景。除无效性规则外,还包括毒性早期停止规则。研究的主要终点为12周PFS率,次要终点包括6个月PFS、按RECIST 1.1评估的缓解率、缓解持续时间、总生存期、不良事件和生活质量评分。相关性研究将包括分析系列血液样本以及基线和治疗中肿瘤活检的免疫标志物,包括分析肿瘤浸润淋巴细胞、肿瘤免疫通路、循环免疫细胞分析和血浆细胞因子。

在获得知情同意并完成筛选后,患者将在每21天周期的第1天和第8天接受多柔比星25 mg/m²静脉推注给药,并在给药前使用右雷佐生进行预处理,最多治疗8个周期。患者将在第9天接受聚乙二醇化非格司亭生长因子治疗。在研究治疗阶段,每6周进行一次影像学检查以评估疗效,治疗完成后每12周复查一次,直至满1年。患者将在治疗访视时接受常规安全性实验室检查、不良事件评估和生活质量问卷;在多柔比星第4周期及研究治疗结束时,将进行超声心动图检查以评估心脏毒性。

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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