mFOLFIRINOX对比mFOLFOX联合或不联合纳武利尤单抗治疗晚期、不可切除或转移性HER2阴性食管、胃食管结合部及胃腺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HER2阴性的晚期、不可切除或转移性食管腺癌、胃食管结合部腺癌及胃腺癌,涵盖AJCC v8临床III期与IV期人群

基本信息
资源简介
mFOLFIRINOX对比mFOLFOX联合或不联合纳武利尤单抗治疗晚期、不可切除或转移性HER2阴性食管、胃食管结合部及胃腺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HER2阴性的晚期、不可切除或转移性食管腺癌、胃食管结合部腺癌及胃腺癌,涵盖AJCC v8临床III期与IV期人群。研究比较mFOLFIRINOX联合或不联合nivolumab与FOLFOX联合或不联合nivolumab作为一线化疗的疗效,主要终点为总生存期,次要终点包括无进展生存期、客观缓解率、缓解持续时间及安全性耐受性。数据可用于评估治疗方案的生存获益与安全性,支持肿瘤临床预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期食管腺癌、晚期胃腺癌、晚期胃食管结合部腺癌、AJCC v8临床III期食管腺癌、AJCC v8临床III期胃癌、AJCC v8临床III期胃食管结合部腺癌、AJCC v8临床IV期食管腺癌、AJCC v8临床IV期胃癌。主要目的:I. 确定与FOLFOX +/- nivolumab相比,接受mFOLFIRINOX +/- nivolumab作为转移性胃食管腺癌一线化疗的患者总生存期(OS)是否改善。次要目的:I. 比较两个治疗组之间的其他疗效指标,包括无进展生存期、客观缓解率和缓解持续时间。II. 评估每个治疗组中与治疗相关的安全性和耐受性
【主题与分类】
主题标签:Advanced Esophageal Adenocarcinoma、Advanced Gastric Adenocarcinoma、Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Metastatic Esophageal Adenocarcinoma、Metastatic Gastric Adenocarcinoma、Unresectable Esophageal Adenocarcinoma、Unresectable Gastric Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05677490
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:晚期食管腺癌、晚期胃腺癌、晚期胃食管交界处腺癌、食管腺癌临床III期(AJCC第8版)、胃癌临床III期(AJCC第8版)、胃食管交界处腺癌临床III期(AJCC第8版)、食管腺癌临床IV期(AJCC第8版)、胃癌临床IV期(AJCC第8版)。
主要目的:I. 确定与FOLFOX±纳武利尤单抗相比,接受mFOLFIRINOX±纳武利尤单抗作为转移性胃食管腺癌一线化疗的患者总生存期(OS)是否改善。
次要目的:I. 比较两治疗组之间的其他疗效指标,包括无进展生存期、客观缓解率和缓解持续时间。II. 评估各治疗组治疗相关的安全性和耐受性。III. 评估两组中接受二线治疗的患者比例。IV. 使用患者报告结局-不良事件通用术语标准(PRO-CTCAE)评估两组治疗的耐受性。
探索性目的:I.
将在组内和组间测量和评估探索性相关标志物,以更好地评估标志物的机制及其对影响的预后作用。这些标志物将包括基线PD-L1联合阳性评分(CPS)以及治疗前后的游离脱氧核糖核酸(cfDNA)。II. 评估和评价与不集中收集方案治疗对报告不良事件的感知归因相关的可行性和依从性。大纲:患者被随机分配到2个组中的1个。第I组:患者在研究中接受氟尿嘧啶静脉注射(IV)、亚叶酸钙IV、奥沙利铂IV和伊立替康IV,并根据临床指征接受纳武利尤单抗IV。患者在试验期间接受磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)。患者还可能在研究中接受血液样本采集。第II组:患者在研究中接受氟尿嘧啶IV、亚叶酸钙IV和奥沙利铂IV,并根据临床指征接受纳武利尤单抗IV。患者接受MRI和CT扫描
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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