胃癌围手术期FLOT病理反应数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦胃癌及胃食管交界腺癌患者围手术期FLOT方案的病理反应。源站描述显示,FLOT4-AIO试验中围手术期FLOT较表柔比星方案改善了病理退缩和总生存,而真实世界系列如RealFLOT报告病理完全缓解率为7.3%,哥伦比亚系列为8.4%

Fundación Santa Fe de BogotaFundación Santa Fe de Bogota
clinicaltrials
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文本分类Gastric AdenocarcinomaGastroesophageal Junction AdenocarcinomaStomach Neoplasms
Pathological Response to Perioperative FLOT in Gastric Adenocarcinoma

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

胃癌围手术期FLOT病理反应数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦胃癌及胃食管交界腺癌患者围手术期FLOT方案的病理反应。源站描述显示,FLOT4-AIO试验中围手术期FLOT较表柔比星方案改善了病理退缩和总生存,而真实世界系列如RealFLOT报告病理完全缓解率为7.3%,哥伦比亚系列为8.4%。研究设计为单中心、观察性、描述性、回顾性队列(病例系列),所有患者接受同一方案且无对照组。数据可用于分析耐受性、病理反应、依从性及完成情况(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃腺癌、胃食管交界腺癌、胃肿瘤。背景:胃癌是全球第五大常见癌症,也是全球第四大癌症死亡原因。在可切除疾病中,围手术期FLOT(术前四个周期和术后四个周期)在FLOT4-AIO试验中与基于表柔比星的方案相比改善了病理退缩和总生存。真实世界系列如RealFLOT报告的病理完全缓解率(7.3%)低于关键试验,一项哥伦比亚系列报告为8.4%。在哥伦比亚,尚无对围手术期FLOT的耐受性、病理反应、依从性和完成情况的系统性机构特征描述。设计:单中心、观察性、描述性、回顾性队列(病例系列)研究。所有患者接受相同方案,且无对照组;

【主题与分类】

主题标签:Gastric Adenocarcinoma、Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma、Stomach Neoplasms。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859254

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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

疾病:胃腺癌、胃食管结合部腺癌、胃肿瘤。背景:胃癌是全球第五大常见癌症,也是第四大癌症死亡原因。在可切除疾病中,FLOT4-AIO试验显示,围手术期FLOT方案(术前4周期、术后4周期)较以表柔比星为基础的方案改善了病理退缩和总生存。真实世界系列研究如RealFLOT报告病理完全缓解率(7.3%)低于关键试验,一项哥伦比亚系列研究报告为8.4%。哥伦比亚尚无对围手术期FLOT耐受性、病理反应、依从性和完成情况的系统性机构特征描述。设计:单中心、观察性、描述性、回顾性队列(病例系列)研究。所有患者接受相同方案,无对照组;本研究无假设检验目的。

人群与识别:年龄大于18岁、经组织学确诊为I、II或III期胃或胃食管交界处腺癌,并于2021年1月1日至2025年12月31日期间在Fundación Santa Fe de Bogotá开始围手术期FLOT治疗的成人。患者将通过机构肿瘤学、化疗药房和外科病理数据库进行识别,所有符合条件的患者都将被纳入(普查抽样;约90例患者)。仅在将该研究作为IV期观察性研究通知INVIMA(哥伦比亚监管机构)后,才会开始数据收集。数据收集与结局判定:数据将记录在机构REDCap数据库中,使用假名化研究代码和验证规则。结局将通过系统性多来源检索(外科病理报告、肿瘤学记录、化疗药房记录、影像报告、急诊、住院和会诊记录)进行识别。关键事件(病理缓解、毒性、进展和复发)将由两名研究者独立裁定,分歧通过共识解决,并且

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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