直肠癌

直肠癌是起源于直肠黏膜上皮的恶性肿瘤,绝大多数为腺癌。其发病与高脂低纤维饮食、遗传易感性、慢性炎症及腺瘤性息肉恶变密切相关,分子机制常涉及APC、KRAS、TP53等基因突变及微卫星不稳定性。早期常无症状或仅表现为便血、排便习惯改变,进展期可出现里急后重、肠腔狭窄及不全梗阻。诊断依赖结肠镜活检、影像分期及血CEA监测。治疗以根治性手术为核心,结合新辅助放化疗、靶向治疗及免疫治疗,强调多学科综合管理。在真实世界研究、肿瘤精准医学及专病数据库建设中,直肠癌作为高发消化道肿瘤,是临床质控与预后模型开发的重要病种。

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共 115 个数据集

直肠癌精准医学新辅助与辅助治疗控制数据集

直肠癌精准医学新辅助与辅助治疗控制数据集

多模态直肠癌精准医学

直肠癌精准医学试验数据,含临床、ctDNA和类器官信息,用于比较新辅助与辅助治疗策略。

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POG患者30635样本数据集

POG患者30635样本数据集

基因组直肠癌基因组学

包含转移性直肠腺癌患者的基因组和转录组序列数据,用于个性化肿瘤基因组学研究。

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POG患者25437样本

POG患者25437样本

基因组直肠癌基因组

转移性直肠癌患者的基因组和转录组测序数据,源自POG研究。

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A RETROspective Data Collection of comPRESSion Anastomosis Using the ColonRing

A RETROspective Data Collection of comPRESSion Anastomosis Using the ColonRing

表格结直肠癌表格

包含ColonRing装置用于低位前切除术中结直肠吻合的回顾性临床数据,评估并发症率。

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局部晚期直肠癌治疗管理基因组工具开发

局部晚期直肠癌治疗管理基因组工具开发

多模态局部晚期直肠癌基因组/转录组

阿根廷局部晚期直肠癌患者的基因组与转录组特征分析数据,用于治疗管理基因组工具开发。

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一项基于机构的回顾性研究:按诊断方式测量直肠肿瘤高度的一致性,埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴,2022年6月

一项基于机构的回顾性研究:按诊断方式测量直肠肿瘤高度的一致性,埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴,2022年6月

表格MedicineHealth and Life Sciences

一项基于机构的回顾性研究数据集,评估不同诊断方式测量直肠肿瘤高度的一致性,包含埃塞俄比亚患者的临床数据。

来源AAU - Research Data Repository
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类器官放射剂量反应曲线数据:患者来源类器官预测局部晚期直肠癌放化疗反应

类器官放射剂量反应曲线数据:患者来源类器官预测局部晚期直肠癌放化疗反应

表格直肠癌类器官

包含患者来源类器官的放射剂量反应曲线数据,用于预测局部晚期直肠癌的放化疗反应。

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局部晚期直肠癌基因组不稳定性与同源重组基因突变水平增加的数据表1

局部晚期直肠癌基因组不稳定性与同源重组基因突变水平增加的数据表1

基因组rectal cancerDNA copy number changesneoadjuvant therapygenomic instabilityDNA repair deficiency

局部晚期直肠癌预处理活检的基因组数据,分析基因组不稳定性与同源重组缺陷,用于预测治疗反应。

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闭环体温调节组数据集

闭环体温调节组数据集

表格loop temperature managementwarming blanket grouploop thermoregulation grouptemperature regulation supportedfirst oral feedinganesthesia care unitxlink "> eightysignificantly shorter timesroutine group (<things technology supportxlink "> iotsignificantly reduced incidence

老年腹腔镜直肠癌手术患者闭环体温管理研究数据集,包含核心体温、术后恢复指标等表格数据。

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临床病理特征

临床病理特征

多模态via contrastive languagesupport vector machinesshapley additive explanationspatient &amp;# 8217manual radiomics methods93 )respectively90 &amp;# 821186 &amp;# 8211random forest ).received ncrt followedxlink "> forecastingstudy investigates whether

包含577例直肠癌患者的ERUS图像和文本特征,用于预测新辅助放化疗后的肿瘤消退等级。

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基于身体成分和机器学习预测直肠癌患者3年全因死亡率的数据表1

基于身体成分和机器学习预测直肠癌患者3年全因死亡率的数据表1

表格rectal cancernutritionprognosismachine learningpredictive model

基于直肠癌患者CT身体成分和临床特征,预测术后3年全因死亡率的机器学习数据集。

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CFIR领域与构建

CFIR领域与构建

文本underdeveloped network caretwo focus groupssuboptimal patient informationrectal cancer surgeryexpectation management upfrontrectal cancer patientspelvic floor rehabilitationalways reimburse pfrxlink "> barrierscfir )</ pqualitative study guidedxlink ">

直肠癌术后LARS患者盆底康复障碍与促进因素的定性访谈数据集。

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