脂质体伊立替康、卡铂或奥沙利铂治疗食管胃癌

源站描述围绕 Nal-IRI 联合 5FU/LV、卡培他滨联合奥沙利铂或卡铂等方案的组合选择,以神经毒性 2-4 级发生率和无进展生存期(PFS)为决策依据,并提及 2022 年第二季度加入 nivolumab 后卡培他滨组合的 PFS 获益假设

Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)
clinicaltrials
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其他预测Esophageal Cancer
Liposomal iRInotecan, Carboplatin or oXaliplatin for Esophagogastric 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

脂质体伊立替康、卡铂或奥沙利铂治疗食管胃癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦食管癌(Esophageal Cancer)治疗,属于肿瘤/胃癌分类。源站描述围绕 Nal-IRI 联合 5FU/LV、卡培他滨联合奥沙利铂或卡铂等方案的组合选择,以神经毒性 2-4 级发生率和无进展生存期(PFS)为决策依据,并提及 2022 年第二季度加入 nivolumab 后卡培他滨组合的 PFS 获益假设。数据可用于比较不同联合方案的疗效与毒性、支持治疗决策预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:食管癌。确定最佳联合治疗的样本量基于以下决策策略。在神经毒性 2-4 级(定义为最差毒性)较少甚至为零的情况下,Nal-IRI 联合 5FU/LV 方案预计优于标准联合卡培他滨加奥沙利铂,也可能优于卡培他滨加卡铂。为补偿较高的神经毒性 2-4 级水平,卡培他滨联合方案应根据下一计划表显示出增加的无进展生存期(PFS)。随着 2022 年第二季度加入 nivolumab,预计卡培他滨联合方案相比 Nal-IRI 的 PFS 获益为 0.65 个月(CM6495 中观察到的 1.7 个月的 50%,因为 50% 的卡培他滨方案将接受 nivolumab 治疗)。如果经历……的患者百分比差异

【主题与分类】

主题标签:Esophageal Cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03764553

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:食管癌。确定最佳联合治疗方案的样本量基于以下决策策略。在神经毒性2-4级(定义为最严重毒性)较少甚至为零的情况下,预计Nal-IRI联合5FU/LV方案将优于标准化疗方案卡培他滨联合奥沙利铂,也可能优于卡培他滨联合卡铂。为弥补较高的神经毒性2-4级水平,卡培他滨联合方案应根据以下方案表展现出更长的无进展生存期(PFS)。

随着2022年第二季度纳武利尤单抗的加入,预计卡培他滨联合方案相较于Nal-IRI的PFS获益为0.65个月(为CM6495中所见1.7个月的50%,因为50%的卡培他滨方案将接受纳武利尤单抗治疗)。如果发生2-4级神经毒性的患者百分比差异保持在10-30%范围内,则PFS至少增加3.65个月可确定最优选的联合策略;如果该百分比≤10%且PFS增加<3.65个月,但有利于卡铂,则应根据观察到的其他3-4级毒性进行选择;否则,2-4级神经毒性水平最低的策略为最优选。在>30至50%范围内,2-4级神经毒性的差异至少需要获得4.65个月的PFS增益来补偿。拟纳入的总人数为272例。患者将首先进行PD-L1检测,然后进行条件随机化。

PD-L1 CPS <5或存在纳武利尤单抗治疗禁忌证的患者,将按2:1:1的比例分别随机分配至Nal-IRI联合5FU组、卡培他滨联合卡铂组和卡培他滨联合奥沙利铂组。PD-L1 CPS ≥5的患者将按2:1的比例随机分配至卡培他滨联合卡铂组和卡培他滨联合奥沙利铂组,并在化疗基础上接受纳武利尤单抗治疗。考虑到

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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