晚期前列腺癌联合治疗应答良好者能否安全减为单一激素治疗的研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)的 2 期随机对照研究,主题为在初始治疗获得最佳应答的患者中开展系统性治疗降阶梯(STEPDOWNmHSPC),即比较将联合用药减为单一激素治疗与继续现有方案的安全性

基本信息
资源简介
晚期前列腺癌联合治疗应答良好者能否安全减为单一激素治疗的研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)的 2 期随机对照研究,主题为在初始治疗获得最佳应答的患者中开展系统性治疗降阶梯(STEPDOWNmHSPC),即比较将联合用药减为单一激素治疗与继续现有方案的安全性。数据覆盖去势敏感前列腺癌与转移性前列腺癌人群,背景提及印度转移性病例占比 40-60%,高于西方 5-10%,而无限期双联或三联疗法(ADT、ARPI,有时联合 docetaxel)会带来累积的身体、代谢和经济毒性。可用于治疗降阶梯策略与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Castration Sensitive Prostate Cancer, Metastatic Prostate Cancer. 这项 2 期随机对照研究探讨对初始治疗已获得最佳应答的转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)患者进行系统性治疗降阶梯(STEPDOWNmHSPC,即 Strategy for Therapy Escalation Pruning in metastatic Hormone Sensitive Prostate Cancer)。A. 背景与理由:在印度,40-60% 被诊断为前列腺癌的患者初诊时即为转移性疾病,这一比例显著高于西方队列中观察到的 5-10%。尽管无限期的双联或三联疗法(联合雄激素剥夺治疗 [ADT]、雄激素受体通路抑制剂 [ARPI],有时联合 docetaxel)是标准治疗,但会造成显著的累积性身体、代谢和经济毒性。由于相当一部分亚-
【主题与分类】
主题标签:Castration Sensitive Prostate Cancer、Metastatic Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07838753
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:去势敏感性前列腺癌、转移性前列腺癌。这项2期随机对照研究探讨对初始治疗已达到最佳反应的转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)患者进行全身治疗降阶梯(STEPDOWNmHSPC,即转移性激素敏感性前列腺癌治疗升级修剪策略)。A. 背景与依据:在印度,确诊为前列腺癌的患者中有40-60%初诊时即为转移性疾病,这一比例显著高于西方队列中观察到的5-10%。虽然无限期双联或三联治疗(联合雄激素剥夺治疗[ADT]、雄激素受体通路抑制剂[ARPI],有时联合多西他赛)是标准治疗,但会造成大量累积性的身体、代谢和经济毒性。由于相当一部分患者对这些治疗可达到深度缓解,本试验评估经过仔细筛选的患者能否安全降阶梯至ADT单药治疗而不影响肿瘤学结局。B. 研究目标:1.
主要目标:确定降级至ADT单药治疗在18个月影像学无进展生存期(rPFS)和PSA无进展生存期(PSA-PFS)方面是否非劣于继续双联或三联治疗。2. 次要目标:比较两组的总体生存期、至去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的时间、12个月和24个月时持续的PSMA PET完全缓解、生活质量(使用EORTC QLQ-C30,即欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷核心30项)、严重不良事件发生率以及经济负担。C. 研究设计与方法:1. 目标人群:经组织学确诊为前列腺腺癌、ECOG(美国东部肿瘤协作组)体能状态评分为0-2分、且PSMA PET/CT记录有转移性疾病的成年男性。2. 导入期:该研究将初步入组约265名患者,这些患者将
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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