皮肤癌患者超说明书用药保险覆盖的“过滤”观察性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项观察性研究,聚焦局部晚期或高复发风险的多种皮肤癌患者,包括临床II、III、IV期皮肤 Merkel 细胞癌(AJCC v8)、局部晚期基底细胞癌、局部晚期恶性皮肤肿瘤、局部晚期 Merkel 细胞癌、局部晚期黏膜黑色素瘤及局部晚期鳞状细胞癌

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文本预测Locally Advanced Basal Cell CarcinomaLocally Advanced Malignant Skin NeoplasmLocally Advanced Merkel Cell CarcinomaLocally Advanced Mucosal MelanomaLocally Advanced Squamous Cell Carcinoma
Studying Off Label Insurance Coverage for Patients With Cutaneous Cancers a "Filter" Observational Study

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

皮肤癌患者超说明书用药保险覆盖的“过滤”观察性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项观察性研究,聚焦局部晚期或高复发风险的多种皮肤癌患者,包括临床II、III、IV期皮肤 Merkel 细胞癌(AJCC v8)、局部晚期基底细胞癌、局部晚期恶性皮肤肿瘤、局部晚期 Merkel 细胞癌、局部晚期黏膜黑色素瘤及局部晚期鳞状细胞癌。研究主要目标是在真实临床实践中评估可切除皮肤癌患者的手术时机、费用及手术结局。患者需完成问卷调查并接受病历审查。数据可用于分析超说明书用药的保险覆盖情况、治疗可及性及真实世界临床结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床II期皮肤 Merkel 细胞癌 AJCC v8、临床III期皮肤 Merkel 细胞癌 AJCC v8、临床IV期皮肤 Merkel 细胞癌 AJCC v8、局部晚期基底细胞癌、局部晚期恶性皮肤肿瘤、局部晚期 Merkel 细胞癌、局部晚期黏膜黑色素瘤、局部晚期鳞状细胞癌。主要目标:I. 在真实临床实践中,评估可切除的局部晚期或高复发风险的各种皮肤癌患者的手术时机、费用和手术结局。概述:这是一项观察性研究。患者完成一项调查,并在研究期间接受病历审查。

【主题与分类】

主题标签:Locally Advanced Basal Cell Carcinoma、Locally Advanced Malignant Skin Neoplasm、Locally Advanced Merkel Cell Carcinoma、Locally Advanced Mucosal Melanoma、Locally Advanced 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/NCT07215988

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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

条件:临床II期皮肤梅克尔细胞癌AJCC v8、临床III期皮肤梅克尔细胞癌AJCC v8、临床IV期皮肤梅克尔细胞癌AJCC v8、局部晚期基底细胞癌、局部晚期恶性皮肤肿瘤、局部晚期梅克尔细胞癌、局部晚期黏膜黑色素瘤、局部晚期鳞状细胞癌。主要目标:I. 在真实临床实践中,评估可切除的局部晚期或高复发风险的各种皮肤癌患者的手术时机、成本及手术结果。大纲:这是一项观察性研究。患者完成一项调查,并在研究中对他们的医疗记录进行审查。

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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