局部晚期可手术食管胃癌患者基于预康复、营养干预与心理支持的综合围手术期方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期可手术食管癌、胃食管交界癌与胃癌患者,围绕基于预康复、营养干预与心理支持的综合围手术期方案

Masaryk Memorial Cancer InstituteMasaryk Memorial Cancer Institute
clinicaltrials
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其他预测Locally Advanced Esophageal CancerGastroesophageal Junction CancerGastric Cancer
Comprehensive Perioperative Program Based on Prehabilitation, Nutritional Intervention and Psychological Support for Patients With Locally Advanced Operable Oesophagogastric Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

局部晚期可手术食管胃癌患者基于预康复、营养干预与心理支持的综合围手术期方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期可手术食管癌、胃食管交界癌与胃癌患者,围绕基于预康复、营养干预与心理支持的综合围手术期方案。源站描述涉及围手术期化疗或术前放化疗导致的功能退化、ERAS 项目与预康复/预优化概念的重叠,以及自主神经系统与心率变异性等评估方向。数据可用于围手术期康复方案相关研究,支持对术后恢复相关结局的预测与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局部晚期食管癌、胃食管交界癌、胃癌。局部晚期疾病的标准治疗包括围手术期化疗或术前放化疗,这些治疗反过来可能导致患者术前功能退化。为克服这些并发症所做的努力促成了 ERAS(Enhanced Recovery After Surgery)项目的发展。该项目与新兴的预康复/预优化概念存在重叠,后者基于识别危险因素、制定营养支持、创建运动计划以改善整体体能,并实施持续心理支持,从而促进患者术后恢复。自主神经系统(ANS)是机体主要的稳态调节系统,可受到抗癌治疗的负面影响。心率变异性(HRV)i

【主题与分类】

主题标签:Locally Advanced Esophageal Cancer、Gastroesophageal Junction Cancer、Gastric Cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07671625

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:局部晚期食管癌、胃食管交界处癌、胃癌。局部晚期疾病的标准治疗包括围手术期化疗或术前放化疗,而这些治疗反过来可能导致患者术前体能下降。为克服这些并发症,加速康复外科(ERAS)方案应运而生。该方案与新兴的预康复/预优化概念相重叠,后者基于识别危险因素、制定营养支持方案、制定运动计划以改善整体体能,并实施持续心理支持,从而促进患者术后康复。自主神经系统(ANS)是机体主要的稳态调节系统,可受到抗癌治疗的负面影响。心率变异性(HRV)是监测ANS功能的合适候选指标,可早期提示受试者交感-迷走平衡的恶化。如上所述,术前化疗可能进一步影响ANS功能。

已知基于奥沙利铂和紫杉醇的治疗方案会引起周围神经病变,并对肾上腺素能心血管反应和副交感神经心脏支配产生显著影响。我们假设,在术前阶段以受控方式提高心肺适能,可在考虑患者当前状况的前提下改善心率变异性(HRV)和有氧运动表现。综合方案的组成部分还应包括围手术期个体化营养支持,旨在维持体重和肌肉量。癌症治疗最常见的不良反应包括心脏毒性、周围神经病变、恶病质、食欲丧失、认知改变、疲劳、恶心、疼痛和睡眠障碍,这些对患者的生活质量有显著影响。因此,在积极癌症治疗期间及随访护理中,也必须特别重视心理支持。

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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