CSP #562 - VA 角质形成细胞癌化学预防试验

源站描述指出,这类皮肤癌占美国全部癌症的一半,在 VA 每年诊断超过 10 万例,标准治疗为病灶切除,每年给美国医疗系统造成约 25 亿美元、给 VA 造成约 1 亿美元费用,目前除强化每日防晒可能略有裨益外尚无确证预防手段

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其他预测Carcinoma, Basal CellCarcinoma, Squamous CellSkin NeoplasmsSkin DiseasesNeoplasms, Basal CellNeoplasms, Squamous CellCarcinoma
CSP #562 - The VA Keratinocyte Carcinoma Chemoprevention Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

CSP #562 - VA 角质形成细胞癌化学预防试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 CSP #562 - The VA Keratinocyte Carcinoma Chemoprevention Trial,聚焦基底细胞癌与鳞状细胞癌等角质形成细胞癌的化学预防。源站描述指出,这类皮肤癌占美国全部癌症的一半,在 VA 每年诊断超过 10 万例,标准治疗为病灶切除,每年给美国医疗系统造成约 25 亿美元、给 VA 造成约 1 亿美元费用,目前除强化每日防晒可能略有裨益外尚无确证预防手段。数据可用于研究高危患者管理与预防策略的成本效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:基底细胞癌、鳞状细胞癌、皮肤肿瘤、皮肤疾病、肿瘤、基底细胞肿瘤、鳞状细胞肿瘤、癌。皮肤基底细胞癌(BCC)和鳞状细胞癌(SCC)均属于角质形成细胞癌(KC),占美国所有癌症的一半,在 VA 每年诊断超过 100,000 例。这些 KC 的标准治疗是切除病灶,它们每年给美国医疗保健系统造成约 25 亿美元费用,在 VA 每年约 1 亿美元。目前没有经过验证的 KC 预防手段(或许强化每日使用防晒霜有适度益处)。有效的预防策略将显著改变高危患者的管理方式,并可能大幅降低护理成本。研究者的初步分析表明,节省费用将为每位高危患者 116 美元。

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Basal Cell、Carcinoma, Squamous Cell、Skin Neoplasms、Skin Diseases、Neoplasms, Basal Cell、Neoplasms, Squamous Cell、Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00847912

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00847912

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

疾病:基底细胞癌、鳞状细胞癌、皮肤肿瘤、皮肤疾病、肿瘤、基底细胞、肿瘤、鳞状细胞、癌。皮肤基底细胞癌(BCC)和鳞状细胞癌(SCC),两者均属于角质形成细胞癌(KCs),占美国所有癌症的一半,在VA每年有超过10万例诊断。这些KCs的标准治疗是切除病变,它们每年花费美国医疗保健系统约25亿美元,在VA每年约1亿美元。尚无证实的方法预防KCs(或许密集每日使用防晒霜有适度益处)。有效的预防策略将极大地改变高风险患者的管理方式,并可能大幅降低护理成本。研究者的初步分析表明,每位高风险患者可节省116美元,全国总节省将超过1100万美元。这些发现意味着该研究将在4年内自行收回成本。

研究人员假设,局部使用5-氟尿嘧啶(5-FU)进行化学预防能够避免皮肤癌手术,并具有成本节约效果。为验证这一假设,研究人员提议开展一项随机对照试验,在高风险人群中比较5-FU与赋形剂对照霜剂在面部和耳部的应用效果。在这项研究中,将招募1000名皮肤癌高风险退伍军人,高风险定义为过去5年内至少发生2次角质细胞癌(KC),其中至少1次位于面部或耳部。受试者将被随机分配至5-FU组或赋形剂对照霜剂组,并接受2至4年的随访。主要终点为面部和耳部任何KC的手术治疗。研究人员还将评估护理成本、生活质量、治疗相关副作用,以及光化性角化病的患病率和数量——光化性角化病是皮肤癌的前驱病变,其本身也是致病和产生费用的原因。通过针对高风险患者,该研究聚焦于高费用患者群体,对这一群体而言,该治疗既可能改善结局(癌症和生活质量),又可能降低费用。

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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