胃癌根治性胃切除术后缺铁性贫血:羧基麦芽糖铁对比蔗糖铁

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胃癌根治性胃切除术后缺铁性贫血的多中心、开放标签、随机对照试验。计划纳入 160 例患者,按 1:1 随机分组,试验组术后第 1 天单次静脉给予羧基麦芽糖铁,对照组多次静脉输注蔗糖铁以达到相同总铁剂量,所有参与者遵循标准化术后营养支持与输血标准

Zhaojian Niu,MDZhaojian Niu,MD
clinicaltrials
浏览 5
蛋白质分类Gastric Cancer (GC)Iron Deficiency Anemia (IDA)Post-Operative AnemiaRadical Gastrectomy
Ferric Carboxymaltose Versus Iron Sucrose for Iron Deficiency Anemia After Radical Gastrectomy for Gastric Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

胃癌根治性胃切除术后缺铁性贫血:羧基麦芽糖铁对比蔗糖铁

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胃癌根治性胃切除术后缺铁性贫血的多中心、开放标签、随机对照试验。计划纳入 160 例患者,按 1:1 随机分组,试验组术后第 1 天单次静脉给予羧基麦芽糖铁,对照组多次静脉输注蔗糖铁以达到相同总铁剂量,所有参与者遵循标准化术后营养支持与输血标准。主要终点为术后第 3 周血红蛋白反应率,次要终点涵盖血红蛋白及铁相关生物标志物变化、输血需求、术后并发症与功能恢复等,可用于术后贫血治疗策略的比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃癌(GC)、缺铁性贫血(IDA)、术后贫血、根治性胃切除术。这是一项多中心、开放标签、随机对照试验。共将纳入 160 例胃癌根治性胃切除术后缺铁性贫血患者,并按 1:1 比例随机分配。试验组受试者将在术后第 1 天接受单次静脉注射羧基麦芽糖铁,而对照组将接受多次静脉输注蔗糖铁以达到相同的总铁剂量。所有参与者将遵循标准化的术后营养支持和输血标准。主要终点是术后第 3 周的血红蛋白反应率。次要终点包括血红蛋白和铁相关生物标志物的变化、输血需求、术后并发症、功能恢复

【主题与分类】

主题标签:Gastric Cancer (GC)、Iron Deficiency Anemia (IDA)、Post-Operative Anemia、Radical Gastrectomy。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07772453

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    • 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。

数据说明

条件:胃癌(GC)、缺铁性贫血(IDA)、术后贫血、根治性胃切除术。这是一项多中心、开放标签、随机对照试验。共纳入160例胃癌根治性胃切除术后缺铁性贫血患者,按1:1比例随机分组。试验组受试者于术后第1天接受单剂静脉羧基麦芽糖铁,对照组接受多次静脉蔗糖铁输注以达到相同的总铁剂量。所有参与者均遵循标准化的术后营养支持和输血标准。主要终点为术后第3周的血红蛋白应答率。次要终点包括血红蛋白及铁相关生物标志物的变化、输血需求、术后并发症、功能恢复及不良事件发生率。本研究旨在比较两种静脉铁剂的疗效与安全性,并为胃癌手术患者术后最佳铁补充方案提供证据。

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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