晚期或转移性实体瘤免疫治疗上午与下午给药对比研究(Knight SHIFT 研究)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 Knight SHIFT 研究,覆盖晚期胆道癌、晚期头颈鳞状细胞癌、晚期肝细胞癌、晚期非小细胞肺癌、晚期恶性实体瘤、晚期黑色素瘤、晚期肾细胞癌及转移性胆道癌等病种

基本信息
资源简介
晚期或转移性实体瘤免疫治疗上午与下午给药对比研究(Knight SHIFT 研究)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 Knight SHIFT 研究,覆盖晚期胆道癌、晚期头颈鳞状细胞癌、晚期肝细胞癌、晚期非小细胞肺癌、晚期恶性实体瘤、晚期黑色素瘤、晚期肾细胞癌及转移性胆道癌等病种。研究以免疫治疗给药时间(上午与下午)为分组依据,主要比较无进展生存期,次要比较总生存期与显著免疫相关不良事件发生率,并探索客观缓解与疾病控制等指标。数据可用于分析给药时间对免疫治疗疗效与安全性的影响,支持肿瘤治疗时序相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期胆道癌、晚期头颈部鳞状细胞癌、晚期肝细胞癌、晚期肺非小细胞癌、晚期恶性实体瘤、晚期黑色素瘤、晚期肾细胞癌、转移性胆道癌。主要目的:I. 根据一天中给药时间(ToD)(早与晚)比较接受免疫治疗参与者的无进展生存期。次要目的:I. 根据ToD给药(上午与下午)比较接受免疫治疗参与者的总生存期。II. 根据ToD给药(上午与下午)比较显著免疫相关不良事件(irAEs)的发生率。探索性目的:I. 根据ToD给药(上午与下午)比较接受免疫治疗参与者的客观缓解。II. 比较疾病控制……
【主题与分类】
主题标签:Advanced Biliary Tract Carcinoma、Advanced Hepatocellular Carcinoma、Advanced Lung Non-Small Cell Carcinoma、Advanced Malignant Solid Neoplasm、Advanced Melanoma、Advanced Renal Cell Carcinoma、Metastatic Biliary Tract Carcinoma、Metastatic Hepatocellular Carcinoma、Metastatic Lung Non-Small Cell Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07405086
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07405086
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:晚期胆道癌、晚期头颈部鳞状细胞癌、晚期肝细胞癌、晚期肺非小细胞癌、晚期恶性实体肿瘤、晚期黑色素瘤、晚期肾细胞癌、转移性胆道癌。
主要目的:I. 根据免疫治疗给药时间(ToD)(早期与晚期)比较接受免疫治疗参与者的无进展生存期。
次要目的:I. 根据给药时间(上午与下午)比较接受免疫治疗参与者的总生存期。II. 根据给药时间(上午与下午)比较显著免疫相关不良事件(irAEs)的发生率。
探索性目的:I. 根据给药时间(上午与下午)比较接受免疫治疗参与者的客观缓解。II. 根据给药时间(上午与下午)比较接受免疫治疗参与者的疾病控制。III. 根据给药时间(上午与下午)比较接受免疫治疗参与者的缓解持续时间。
方案概要:患者被随机分配至2个队列中的1个。
上午队列:患者在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,于10:30前接受标准治疗免疫治疗,共4剂。后续剂量可按标准治疗时间给予。患者在整个研究期间还需进行血液样本采集。下午队列:患者在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,于13:30后接受标准治疗免疫治疗,共4剂。后续剂量可按标准治疗时间给予。患者在整个研究期间还需进行血液样本采集。免疫治疗完成后,患者每6个月随访一次,持续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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