烟酰胺预防肾移植受者癌前光化性角化病

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烟酰胺用于预防肾移植受者的癌前光化性角化病。肾移植受者中非黑色素瘤皮肤癌(以鳞状细胞癌和基底细胞癌为主)最为常见,且既往有非黑色素瘤皮肤癌病史者新发病灶速度更快、侵袭性更强,带来较高发病率与医疗费用,并具有转移和死亡风险

Rhode Island HospitalRhode Island Hospital
clinicaltrials
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其他Actinic Keratoses
Nicotinamide for Prevention of Pre-malignant Actinic Keratosis in Kidney Transplant Recipients

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

烟酰胺预防肾移植受者癌前光化性角化病

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烟酰胺用于预防肾移植受者的癌前光化性角化病。肾移植受者中非黑色素瘤皮肤癌(以鳞状细胞癌和基底细胞癌为主)最为常见,且既往有非黑色素瘤皮肤癌病史者新发病灶速度更快、侵袭性更强,带来较高发病率与医疗费用,并具有转移和死亡风险。该数据可用于了解该人群光化性角化病及非黑色素瘤皮肤癌的预防研究背景与相关临床问题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:光化性角化病。非黑色素瘤皮肤癌(NMSCs),主要是鳞状细胞癌(SCCs)以及基底细胞癌(BCCs),是肾移植受者(KTRs)中最常见的恶性肿瘤。SCCs 和 BCCs 占 KTRs 中 NMSCs 的 90% 以上。既往有 NMSC 的 KTRs 中新发 NMSCs 的发生率是具有相同临床病史的非 KTRs 的 3 倍。KTRs 中 SCCs 独特的侵袭性增加了患者发病率,原因是新发病灶需要治疗的比例高,且常需手术切除。这种非致死性发病率也导致显著的医疗费用。KTR 的 SCCs 具有更大的转移和死亡潜力。减少与 SCCs 相关的发病率与并发症,特别是更普遍地减少整体 NMSCs 以及光化性角化病,将标志着管理方面的重大进展

【主题与分类】

主题标签:Actinic Keratoses。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04843553

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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

疾病:光化性角化病。非黑色素瘤性皮肤癌[NMSCs],主要为鳞状细胞癌[SCCs]及基底细胞癌[BCCs],是肾移植受者[KTRs]中最常见的恶性肿瘤。在KTRs中,SCCs和BCCs占NMSCs的90%以上。有NMSC病史的KTRs中新发NMSC的发生率是无此临床病史的非KTRs报告率的3倍。KTRs中SCCs的独特侵袭性增加了患者的病残率,这是由于需要治疗的新发病灶率高,通常需要手术切除。这种非致命性的病残也导致了显著的医疗费用。KTRs的SCCs具有更高的转移和死亡潜力。减少SCCs(特别是)及更广泛的整体NMSCs以及光化性角化病的发生率和相关并发症,将标志着KTRs管理的重大进步。

本研究的特定目标为:评估口服烟酰胺2克/天,分两次给药,持续12个月,与匹配安慰剂相比,对有至少一种非黑色素瘤皮肤癌病史的稳定期慢性肾移植受者中发生的日光性角化病总数的影响;展示我们建立一套系统的能力,该系统用于诊断、捕获和记录有至少一种非黑色素瘤皮肤癌病史的稳定期慢性肾移植受者在接受口服烟酰胺2克/天,分两次给药,持续12个月,与匹配安慰剂相比期间发生的所有新发非黑色素瘤皮肤癌;评估口服烟酰胺2克/天,分两次给药,持续12个月,与匹配安慰剂相比,对有至少一种非黑色素瘤皮肤癌病史的慢性肾移植受者中sirtuin酶活性的影响;评估口服烟酰胺2克/天,分两次给药,持续12个月,与匹配安慰剂相比,在稳定期慢性肾移植受者中的安全性和耐受性,这些受者具有

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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