对转移性前列腺癌治疗反应极佳患者中断激素治疗的试验(A-DREAM)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦对转移性前列腺癌治疗反应极佳的患者,研究中断激素治疗后的结局。主要目标为确定中断治疗后达到性腺睾酮水平(≥150 ng/ml)并维持 18 个月无治疗间期的男性比例;次要目标包括达到性腺睾酮(>150 ng/dl)的时间、停药持续时间,以及通过

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文本预测Castration-Sensitive Prostate CarcinomaStage IV Prostate Cancer AJCC v8
Testing Interruption of Hormonal Medications in Patients Responding Exceptionally to Therapy for Metastatic Prostate Cancer, (A-DREAM)

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

对转移性前列腺癌治疗反应极佳患者中断激素治疗的试验(A-DREAM)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦对转移性前列腺癌治疗反应极佳的患者,研究中断激素治疗后的结局。覆盖 Castration-Sensitive Prostate Carcinoma 与 Stage IV Prostate Cancer AJCC v8 人群。主要目标为确定中断治疗后达到性腺睾酮水平(≥150 ng/ml)并维持 18 个月无治疗间期的男性比例;次要目标包括达到性腺睾酮(>150 ng/dl)的时间、停药持续时间,以及通过 FACT-P 总分及其子量表评估从基线到中断治疗后 24 个月的生活质量变化。可用于前列腺癌内分泌治疗停药策略与生活质量预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Castration-Sensitive Prostate Carcinoma, Stage IV Prostate Cancer AJCC v8。主要目标:I. 确定中断治疗后达到性腺睾酮水平(≥ 150 ng/ml)并经历 18 个月无治疗间期的男性比例。次要目标:I. 确定达到性腺睾酮(> 150 ng/dl)的时间。II. 确定停药持续时间。III. 评估生活质量变化如下:1. 评估从基线到中断治疗后 24 个月由癌症治疗功能评估-前列腺(FACT-P)总分评估的患者报告生活质量变化。2. 评估从基线到中断治疗后 24 个月 FACT-P 子量表(即身体福祉、社会与家庭福祉、情感福祉、功能福祉和前列腺癌子量表)的变化。3

【主题与分类】

主题标签:Castration-Sensitive Prostate Carcinoma、Stage IV Prostate Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05241860

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:去势敏感性前列腺癌,IV期前列腺癌AJCC v8版。主要目标:I. 确定在治疗中断后,接受促性腺激素睾酮治疗(达到≥150 ng/ml)并经历18个月无治疗间期的男性比例。次要目标:I. 确定达到促性腺激素睾酮水平(>150 ng/dl)的时间。II. 确定停止治疗后的持续时间。III. 评估生活质量的变化,具体如下:1. 评估从基线到治疗中断后24个月,通过前列腺癌治疗功能评估(FACT-P)总分衡量的患者报告生活质量的变化。2. 评估从基线到治疗中断后24个月,FACT-P子量表(即身体健康、社会与家庭健康、情感健康、功能健康以及前列腺癌子量表)的变化。3.

评估从基线到治疗中断后其余基线后时间点(即6、12和18个月)FACT-P总分及各子量表(即身体状况、社会与家庭状况、情绪状况、功能状况和前列腺癌子量表)的变化。大纲:患者停止使用两种激素药物(降低体内睾酮水平的药物和阻断癌细胞中男性激素生长信号的强效口服激素药物)。随后每12个月对患者进行症状随访。若患者前列腺特异性抗原(PSA)水平升高至大于或等于5 ng/ml、影像学检查显示癌症复发的改变,或医生认为症状与癌症复发相关,则恢复两种激素治疗。研究治疗完成后,从注册或退出研究或死亡起,每6个月对患者随访一次,持续10年。

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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