盐酸帕唑帕尼治疗术后无疾病证据的转移性肾癌患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性肾细胞癌(RCC)患者在接受转移灶切除术后达到无疾病证据(NED)状态的人群

基本信息
资源简介
盐酸帕唑帕尼治疗术后无疾病证据的转移性肾癌患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性肾细胞癌(RCC)患者在接受转移灶切除术后达到无疾病证据(NED)状态的人群。研究比较盐酸帕唑帕尼与安慰剂,主要目标是评估无病生存期,即从随机分组到复发、第二原发癌或任何原因死亡的时间;次要目标包括总生存期、治疗及复发相关不良事件、质量调整的无症状生存时间等。数据可用于分析药物对术后无病生存的预测作用及安全性评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:透明细胞肾细胞癌,AJCC v7 IV期肾细胞癌。主要目标:I. 评估帕唑帕尼(盐酸帕唑帕尼)与安慰剂相比的无病生存期,定义为从随机分组到转移性肾细胞癌(RCC)患者在转移灶切除术后无疾病证据时出现复发疾病、第二原发癌(除局限性乳腺癌、局限性前列腺癌或非黑色素瘤皮肤癌外)或任何原因死亡的时间。次要目标:I. 描述转移灶切除术后达到无疾病证据(NED)后随机接受安慰剂或帕唑帕尼治疗一年的晚期RCC患者的总生存期。II. 描述两个治疗组的治疗相关和(复发时)疾病相关不良事件。III. 分析质量调整的无疾病症状生存时间或
【主题与分类】
主题标签:Clear Cell Renal Cell Carcinoma、Stage IV Renal Cell Cancer AJCC v7。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01575548
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01575548
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:透明细胞肾细胞癌,IV期肾细胞癌AJCC v7版。主要目标:I. 评估帕唑帕尼(盐酸帕唑帕尼)与安慰剂相比的无病生存期,定义为从随机分组到出现复发性疾病、第二原发癌(除局限性乳腺癌、局限性前列腺癌或非黑色素瘤皮肤癌外)或任何原因死亡的时间,适用于转移性肾细胞癌(RCC)患者,在转移灶切除术后无疾病证据。次要目标:I. 描述晚期RCC患者随机分配接受安慰剂或帕唑帕尼治疗一年后,转移灶切除术后达到无疾病证据(NED)的总生存期。II. 描述两个治疗组中的治疗相关和(复发时)疾病相关不良事件。III. 分析两个治疗组受试者的质量调整无症状或治疗时间(Q-TWiST)。IV. 描述与安慰剂相比,帕唑帕尼治疗期间及治疗后患者报告的疲劳和(复发时)肾癌相关症状的变化。V.
探讨帕唑帕尼血浆谷浓度与无病生存期和总生存期之间的关联。六、前瞻性保存肾细胞癌患者原发肿瘤及相关转移灶的组织。方案概述:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。A组:患者在第1-28天每日一次口服盐酸帕唑帕尼。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复治疗,最多13个疗程。B组:患者在第1-28天每日一次口服安慰剂。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复治疗,最多13个疗程。患者在整个研究期间还接受计算机断层扫描或磁共振成像检查。研究治疗完成后,患者在前两年每3个月随访一次,接下来3年每6个月随访一次,之后每年随访一次,直至10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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




