开放腹主动脉瘤修复术后预防性补片加强
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项回顾性观察研究，关注开放腹主动脉瘤修复术后在腹壁关闭时使用预防性补片加强能否降低切口疝发生率，并评估相关术后并发症的频率
基本信息
资源简介
开放腹主动脉瘤修复术后预防性补片加强
该数据集英文名为 Prophylactic Mesh Reinforcement After Open Aortic Aneurysm Repair，来源于 clinicaltrials.gov，归类于心血管系统疾病下的腹主动脉瘤方向。它围绕一项回顾性观察研究展开，核心问题是：在开放腹主动脉瘤修复手术中，于腹壁关闭时采用预防性补片加强，能否降低切口疝的发生率；同时评估与之相关的术后并发症发生频率。研究将接受补片加强关闭的患者结局与文献报道的非补片病例结局进行比较，以考察切口疝发生率及并发症方面的差异。数据集主题标签为切口疝与主动脉瘤，整体属于心血管外科术后并发症预防这一临床研究范畴。
【数据集背景】
开放腹主动脉瘤修复术是腹主动脉瘤的重要治疗方式之一，术后切口疝是值得关注的并发症。该数据集所对应的研究即针对这一临床问题设计，试图通过回顾性观察的方式，考察在腹壁关闭阶段预防性使用补片加强是否能够减少切口疝的发生。研究关注的疾病条件包括切口疝与主动脉瘤，研究目标人群为接受开放腹主动脉瘤修复的患者。
【数据内容】
源站描述显示，该研究的主要问题包括补片加强是否降低切口疝发生率，以及相关术后并发症的发生频率。参与者将接受临床随访与腹部超声检查以检出切口疝，并完成生活质量问卷（EQ-5D 与 PROMIS）。研究设计为回顾性观察研究，比较对象为文献报道的非补片病例结局。除上述内容外，源站未提供具体样本量、变量清单、随访时长等细节。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。研究类型为回顾性观察研究，数据采集涉及临床随访、腹部超声检查以及生活质量问卷（EQ-5D 和 PROMIS）的填写。关于具体的采集机构、时间范围与数据规模，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于围绕开放腹主动脉瘤修复术后切口疝预防的临床研究场景，例如评估预防性补片加强对切口疝发生率的影响、考察相关术后并发症频率，以及结合生活质量问卷结果开展术后结局分析。也可用于与文献报道的非补片病例结局进行比较性讨论。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用说明、字段结构或访问方式。研究者可依据其回顾性观察设计与结局指标（切口疝发生、术后并发症、生活质量问卷结果）组织分析思路，但具体操作规范源站未提供。
【质量与限制】
该研究为回顾性观察设计，其比较对象为文献报道的非补片病例结局，而非同一研究内的随机对照。关于样本量、随访完整性、偏倚控制等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06762561
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：切口疝、主动脉瘤。这项回顾性观察研究的目标是评估在腹壁关闭过程中预防性使用补片加强能否预防接受开放性腹主动脉瘤（AAA）修复术患者的切口疝（IH）。该研究旨在回答的主要问题是：* 补片加强是否能降低切口疝的发生率？* 相关术后并发症的发生频率如何？研究人员将把接受补片加强关闭术的患者结局与文献报道的非补片病例结局进行比较，以评估IH发生率和并发症方面的差异。参与者将：* 接受临床随访和腹部超声检查以检测IH。* 完成生活质量问卷（EQ-5D和PROMIS）。
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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