老年低危基底细胞癌主动监测治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年低危基底细胞癌(LR-BCC)的主动监测(AS)与标准治疗(SOC)对比研究

University of Michigan Rogel Cancer CenterUniversity of Michigan Rogel Cancer Center
clinicaltrials
浏览 7
视频分类Skin Basal Cell Carcinoma
Active Surveillance for the Treatment of Low-Risk Basal Cell Carcinoma in Elderly Patients

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

老年低危基底细胞癌主动监测治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年低危基底细胞癌(LR-BCC)的主动监测(AS)与标准治疗(SOC)对比研究。数据覆盖患者基线特征、随机分组后一年随访满意度、AS 可接受性及临床结局等试点数据,可用于评估 AS 在老年无症状 LR-BCC 中的可行性、患者满意度及未来多中心随机对照试验的设计优化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤基底细胞癌。主要目标:I. 确定愿意且能够参加随机对照试验(RCT)的患者的基线特征,该试验检验 AS 与 SOC 的可接受性。(A 部分)II. 确定随机分配至 AS 的患者在一年随访时的满意度是否非劣于随机分配至 SOC 的患者。(B 部分)探索性目标:I. 收集关于 AS 在老年无症状 LR-BCC 中可接受性的额外试点数据。II. 确定未来完全把握度的多机构 RCT 的可行性和最佳设计,该 RCT 检验活检证实的低危 BCC 的主动监测是标准治疗的可接受替代方案的假设。III. 收集 AS 与 SOC 在老年无症状 LR-BCC 中为期一年(典型的

【主题与分类】

主题标签:Skin Basal Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06539468

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    • 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。

数据说明

条件:皮肤基底细胞癌。主要目标:I. 确定愿意且能够参加随机对照试验(RCT)的患者的基线特征,该试验旨在评估主动监测(AS)与标准治疗(SOC)的可接受性。(A部分)II. 确定随机分配至AS组的患者在一年随访时的满意度是否非劣于随机分配至SOC组的患者。(B部分)探索性目标:I. 收集关于老年无症状低风险基底细胞癌(LR-BCC)患者对AS可接受性的额外初步数据。II. 确定未来一项完全功效的多机构RCT的可行性和最佳设计,该试验旨在检验以下假设:对活检证实的低风险BCC进行主动监测是标准治疗的可接受替代方案。III. 收集为期一年的老年无症状LR-BCC患者AS与SOC临床结局的初步数据(对于有皮肤癌病史的患者,这是皮肤癌筛查检查的典型间隔时间)。IV. 比较AS与SOC对老年LR-BCC患者在医疗保健利用方面的影响。V. 确定可能预测AS积极体验的基线特征。VI.

探讨研究人群中参与随机对照试验的感知获益与顾虑。VII. 探讨研究人群中针对LR-BCC主动监测的感知获益与顾虑。VIII. 探讨B部分中不遵守维持随机化的原因。IX. 探讨B部分中不遵守随访的原因。大纲:A部分:患者观看关于LR-BCC主动监测的教育视频,并完成一份关于在研究中对LR-BCC主动监测接受度的调查。B部分:患者被随机分配至以下2个组别之一,并完成标准的1年随访全身皮肤检查,随后进行第二次调查。第1组:患者不接受治疗,在无疾病进展的情况下接受为期1年的主动监测。患者可在研究期间随时选择接受治疗。第2组:患者接受

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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