Darolutamide或Enzalutamide治疗患者的雄激素受体导向治疗对认知功能影响
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于晚期前列腺癌患者在接受Darolutamide或Enzalutamide治疗后的认知功能与生活质量结局

基本信息
资源简介
Darolutamide或Enzalutamide治疗患者的雄激素受体导向治疗对认知功能影响
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于晚期前列腺癌患者在接受Darolutamide或Enzalutamide治疗后的认知功能与生活质量结局。研究为前瞻性、随机、开放标签的II期试验,覆盖转移性和非转移性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)及转移性激素敏感性前列腺癌(HSPC)患者。主要终点为24周时各治疗组中变化最大的认知域百分比变化,并按年龄分层(<65、65-80、>80岁)。数据可用于分析雄激素受体导向治疗对认知功能的影响,以及探索治疗交叉对结局的作用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性前列腺癌、转移性前列腺癌、前列腺癌、去势抵抗性前列腺癌、激素敏感性前列腺癌、非转移性前列腺癌。该试验的目标是在48周主要数据收集期内评估认知和生活质量结局。这是一项前瞻性、随机、开放标签的II期研究,比较晚期前列腺癌男性患者(转移性和非转移性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)或转移性激素敏感性前列腺癌(HSPC))的认知结局。主要终点将是每个研究组在24周时变化最大的认知域的百分比变化。患者将按年龄分层(<65、65-80、>80)。如果患者符合任何交叉条件,将允许在12周和24周时从任一治疗组交叉到相反的治疗组。
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Prostate Cancer、Prostate Cancer Metastatic、Prostate Cancer、Castrate Resistant Prostate Cancer、Hormone Sensitive Prostate Cancer、Non-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/NCT04335682
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04335682
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:转移性前列腺癌、转移性前列腺癌、前列腺癌、去势抵抗性前列腺癌、激素敏感性前列腺癌、非转移性前列腺癌。本试验的目标是在48周的主要数据收集期内评估认知和生活质量结局。这是一项前瞻性、随机、开放标签的II期研究,比较晚期前列腺癌男性的认知结局:转移性和非转移性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)或转移性激素敏感性前列腺癌(HSPC)。主要终点将是每个研究组在24周时最大变化认知域的百分比变化。患者将按年龄分层(<65岁、65-80岁、>80岁)。如果患者符合方案中描述的任何交叉标准,将允许在12周和24周时从任一治疗交叉至对侧治疗组。认知评估将使用剑桥神经心理测试自动化成套测验(CANTAB)进行,这是一款国际公认的用于评估认知功能和损伤的软件。
CANTAB测试组合中可用的测试包括学习和执行功能测试;工作记忆测试;视觉、言语和情景记忆测试;以及注意力、信息处理速度测试。最大变化认知域定义为每个个体中较基线变化最大的认知域。将采集血样用于探索性基因组分析(AR CAG重复长度、PHS、外泌体分析)。患者可选择参加一项额外的独立MRI子研究。40例患者(每组20例)的一个亚组将在基线、24周和48周或/和交叉/治疗结束时访视(如适用)接受fMRI,以测量HP PFC回路的信号变化百分比。
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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