Nivolumab、Ipilimumab与GM-CSF治疗晚期黑色素瘤的II/III期试验
主要目标为比较nivolumab/ipilimumab/GM-CSF与nivolumab/ipilimumab的总生存期,次要目标包括无进展生存期、耐受性差异、免疫相关缓解率与RECIST缓解率比较,并探索烟草使用的影响

基本信息
资源简介
Nivolumab、Ipilimumab与GM-CSF治疗晚期黑色素瘤的II/III期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Nivolumab、Ipilimumab联合GM-CSF治疗晚期黑色素瘤的II/III期临床试验。覆盖Stage III Cutaneous Melanoma AJCC v7及Stage IV Cutaneous Melanoma AJCC v6和v7患者。主要目标为比较nivolumab/ipilimumab/GM-CSF与nivolumab/ipilimumab的总生存期,次要目标包括无进展生存期、耐受性差异、免疫相关缓解率与RECIST缓解率比较,并探索烟草使用的影响。可用于肿瘤免疫治疗疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Stage III Cutaneous Melanoma AJCC v7,Stage IV Cutaneous Melanoma AJCC v6 and v7。主要目标:I. 比较nivolumab/ipilimumab/sargramostim(GM-CSF)与nivolumab/ipilimumab的总生存期(OS)。次要目标:I. 评估接受nivolumab/ipilimumab/GM-CSF治疗的患者与接受nivolumab/ipilimumab治疗的患者相比的无进展生存期(PFS)。II. 评估nivolumab/ipilimumab/GM-CSF与nivolumab/ipilimumab之间耐受性的差异,特别是III级或以上不良事件的发生率。III. 评估免疫相关缓解率(基于免疫相关缓解标准)和缓解率(基于实体瘤疗效评价标准[RECIST]标准),并对二者进行比较。探索性烟草使用目标:I. 确定烟草的影响,烟草操作化为可燃烟草(1a)、其他形式的烟草(
【主题与分类】
主题标签:Stage III Cutaneous Melanoma AJCC v7。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02339571
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02339571
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:III期皮肤黑色素瘤(AJCC第7版),IV期皮肤黑色素瘤(AJCC第6版及第7版)。主要目标:I. 比较纳武利尤单抗/伊匹木单抗/沙格司亭(GM-CSF)与纳武利尤单抗/伊匹木单抗的总生存期(OS)。次要目标:I. 评估接受纳武利尤单抗/伊匹木单抗/GM-CSF治疗的患者与接受纳武利尤单抗/伊匹木单抗治疗的患者无进展生存期(PFS)。II. 评估纳武利尤单抗/伊匹木单抗/GM-CSF与纳武利尤单抗/伊匹木单抗之间耐受性的差异,特别是III级或以上不良事件的发生率。III. 评估免疫相关缓解率(基于免疫相关缓解标准)和缓解率(基于实体瘤疗效评价标准[RECIST]标准),并进行比较。探索性烟草使用目标:I. 确定烟草的影响,具体操作为可燃烟草(1a)、其他形式的烟草(1b)和环境烟草暴露(ETS)(1c)对提供者报告的癌症治疗毒性(不良事件[包括临床和血液学]及剂量调整)的影响。II. 确定烟草对患者报告的躯体症状和心理症状的影响。III.
考察戒烟行为、行为咨询/支持以及戒烟药物的使用情况。IV. 探讨烟草使用和暴露对治疗持续时间、相对剂量强度和治疗获益的影响。大纲:患者被随机分配到2个治疗组中的1组。A组:诱导治疗:患者在每个周期的第1天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV),输注时间超过30分钟;伊匹木单抗静脉注射,输注时间超过30分钟;以及沙格司亭皮下注射(SC),在每个周期的第1-14天给药。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每21天重复一次,共4个周期。维持治疗:患者接受与诱导治疗相同的纳武利尤单抗和沙格司亭。在第24周达到部分缓解(PR)、疾病稳定(SD)或完全缓解(CR)的患者,在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,可继续维持治疗长达2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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