镭-223联合放疗治疗激素初治寡转移性前列腺癌骨转移的IIa期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项IIa期、开放标签、单臂、前瞻性研究,针对激素治疗初治的寡转移性前列腺癌骨转移男性患者

基本信息
资源简介
镭-223联合放疗治疗激素初治寡转移性前列腺癌骨转移的IIa期研究
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究,英文名称为“Radium-223 and Radiotherapy in Hormone-Naïve Men With Oligometastatic Prostate Cancer to Bone”,本站归类于肿瘤 / 前列腺癌方向,主题标签为“Prostate Cancer Metastatic to Bone”。研究是一项 IIa 期、开放标签、单臂、前瞻性研究,受试人群为激素治疗初治的寡转移性前列腺癌骨转移男性患者。研究评估对原发肿瘤部位及不超过 5 处单纯骨转移灶实施外照射放疗并联合全身性镭-223 治疗的效果,以是否减少雄激素剥夺治疗的使用、改善生活质量及改善总生存为主要考察方向,并与 SWOG 间歇性 ADT 历史队列作为对照进行比较。
【数据集背景】
前列腺癌发生骨转移后,临床通常需要长期使用雄激素剥夺治疗(ADT)来控制疾病,但长期 ADT 会带来生活质量下降等问题。对于骨转移灶数量有限的寡转移患者,是否存在一种既能控制原发灶与转移灶、又有可能推迟或减少 ADT 使用的治疗策略,是该研究关注的核心问题。该研究设计为 IIa 期、开放标签、单臂、前瞻性研究,入组对象限定为激素治疗初治的男性寡转移性前列腺癌骨转移患者,探索外照射放疗联合镭-223 这一组合方案的临床价值。
【数据内容】
该数据集围绕上述临床研究组织,主题标签为“Prostate Cancer Metastatic to Bone”,所属分类为肿瘤 / 前列腺癌。研究涉及的治疗干预包括对原发肿瘤部位以及 5 处或更少的单纯骨转移灶进行外照射放疗,并同时给予全身性镭-223。研究关注的结局方向包括雄激素剥夺治疗的使用情况、生活质量以及总生存,并以 SWOG 间歇性 ADT 历史队列作为对照进行比较。源站未提供具体的变量字段、随访时间点、样本量、统计分析方法等数据层面的细节。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究记录,该站为本数据集的来源站。研究类型为 IIa 期、开放标签、单臂、前瞻性研究,研究条件为转移至骨的前列腺癌。源站未提供具体的采集流程、数据采集时间范围、数据字典及原始数据获取方式等信息。
【适用场景】
该数据集适用于肿瘤学尤其是前列腺癌骨转移方向的临床研究与证据梳理场景,可用于了解寡转移性前列腺癌骨转移患者中放疗联合镭-223 的研究设计思路、干预构成与结局关注点,也可作为与 SWOG 间歇性 ADT 历史队列进行比较研究的参考背景。源站未提供该数据集在其他具体应用场景下的用途说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据访问方式、数据结构说明或分析操作指引。
【质量与限制】
该研究为单臂、开放标签设计,对照为 SWOG 间歇性 ADT 历史队列,源站未提供样本量、随访时长、数据完整性、缺失情况或偏倚控制等方面的具体信息,相关质量评估维度无法依据现有信息展开。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03304418
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:前列腺癌骨转移。这是一项IIa期、开放标签、单臂、前瞻性研究,研究对象为未接受过激素治疗、伴有寡转移性前列腺癌骨转移的男性患者。该研究将检验对原发肿瘤部位及5个或更少的单纯骨转移部位进行外照射放疗并同时联合全身性镭-223治疗,是否较SWOG间歇性ADT历史队列对照能够减少雄激素剥夺疗法的使用、改善生活质量并提高总生存期。
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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