通过Cancer CARE Beyond Walls项目比较皮下注射纳武利尤单抗居家与门诊给药
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/皮肤癌领域,涉及晚期食管鳞状细胞癌、晚期肾细胞癌及不同AJCC v8分期的皮肤黑色素瘤等适应症

基本信息
资源简介
通过Cancer CARE Beyond Walls项目比较皮下注射纳武利尤单抗居家与门诊给药
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/皮肤癌领域,涉及晚期食管鳞状细胞癌、晚期肾细胞癌及不同AJCC v8分期的皮肤黑色素瘤等适应症。研究通过Cancer CARE(Connected Access and Remote Expertise)Beyond Walls项目,比较皮下注射纳武利尤单抗在门诊与居家两种给药场景下的患者体验。主要目标为评估患者对CARE评分在门诊8周与居家8周后的变化;次要目标涵盖患者对治疗地点的偏好、纵向功能与整体健康/生活质量、症状评估及安全性。数据可用于分析给药地点对患者报告结局、偏好及安全性的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期食管鳞状细胞癌、晚期肾细胞癌、临床II期食管鳞状细胞癌AJCC v8、临床IIB期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IIC期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床III期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床III期食管鳞状细胞癌AJCC v8、临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8。主要目标:I. 确定患者在门诊8周后与居家8周后对Cancer Connected Access and Remote Expertise(CARE)评分的患者报告变化。次要目标:I. 评估患者对癌症治疗给药地点(门诊或居家)的偏好。II. 纵向评估患者报告的功能与整体健康/生活质量。III. 纵向评估患者报告的症状。IV. 评估ca的安全性
【主题与分类】
主题标签:Advanced Renal Cell Carcinoma、Esophageal Carcinoma、Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma、Hepatocellular Carcinoma、Locally Advanced Urothelial Carcinoma、Lung Non-Small Cell Carcinoma、Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Cutaneous Melanoma、Metastatic Urothelial Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06265285
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06265285
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期食管鳞状细胞癌、晚期肾细胞癌、临床II期食管鳞状细胞癌(AJCC第8版)、临床IIB期皮肤黑色素瘤(AJCC第8版)、临床IIC期皮肤黑色素瘤(AJCC第8版)、临床III期皮肤黑色素瘤(AJCC第8版)、临床III期食管鳞状细胞癌(AJCC第8版)、临床IV期皮肤黑色素瘤(AJCC第8版)。
主要目的:I. 确定患者在诊所接受8周治疗后对癌症互联接入与远程专业知识(CARE)的患者报告评分的改变,并与在家接受8周治疗后的相同评分进行比较。
次要目的:I. 评估患者对癌症治疗给药地点(诊所或家中)的偏好。II. 纵向评估患者报告的功能和整体健康/生活质量。III. 纵向评估患者报告的症状。IV. 评估由家庭健康服务提供者在远程患者监测和指挥中心支持下于家中进行癌症导向治疗的安全性。V. 描述研究期间的急诊就诊和住院情况。VI. 描述总生存期(数据收集至1年)。
次要目标:I. 评估与患者在诊所或家中治疗相关的成本结果。大纲:患者在每个周期的第1天接受皮下注射纳武利尤单抗。周期每28天重复一次,在诊所进行2个周期,然后由家庭健康护理提供者(HHNP)在家中进行4个周期,随后在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,在诊所或家中给药长达1年。患者接受家庭健康护士的家访,整个研究期间进行远程患者监测,包括生命体征测量和特定病症的症状评估。研究治疗完成后,患者在30天和100天时进行随访,然后每3个月随访一次,长达1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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