慢性阿司匹林服用者开颅手术围手术期风险
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦长期服用阿司匹林的患者在接受择期脑动脉瘤夹闭术时的围手术期出血风险
基本信息
资源简介
慢性阿司匹林服用者开颅手术围手术期风险
该数据集英文名为 Perioperative Risk in Patients on Chronic Aspirin Undergoing Craniotomy，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦脑动脉瘤（Aneurysm Cerebral），在本站归入循环系统疾病 / 其他分类。其核心关注点是：长期规律服用阿司匹林的患者在接受择期脑动脉瘤夹闭术时，围手术期出血风险会发生怎样的变化。阿司匹林常用于预防心脏病发作和卒中，但同时可能增加出血倾向，因此术前是否停药成为临床上的两难选择。该数据集围绕这一临床问题，记录了在美国、俄罗斯和意大利的医院中观察 100 名患者所获得的相关信息，包括术中出血情况、血液检验结果以及术后 CT 扫描等，旨在帮助更好地理解继续服用阿司匹林的风险，为医生做出更安全的决策提供依据。
【数据集背景】
脑动脉瘤患者在接受择期夹闭手术前，常面临一个现实问题：是否应当暂停长期服用的阿司匹林。阿司匹林被广泛用于预防心脏病发作和卒中，但其抗血小板作用也可能增加出血风险。若术前停药，虽可能减少出血，却会增加血栓形成的担忧；若继续服药，则需评估术中与术后出血的实际风险。该数据集正是针对这一临床决策困境而设立，研究对象为接受择期脑动脉瘤夹闭术的患者，通过观察长期服用阿司匹林者与未服用者在围手术期的表现差异，为临床权衡提供参考。
【数据内容】
该数据集收集的信息围绕围手术期出血风险展开，具体包括手术过程中的出血情况、血液检验结果，以及术后 CT 扫描所反映的情况。研究对象共 100 名患者，其中一部分长期规律服用阿司匹林，另一部分不服用。研究不改变任何原有治疗方案，仅对上述信息进行采集与观察。主题标签为脑动脉瘤（Aneurysm Cerebral），整体内容服务于评估继续服用阿司匹林在脑外科手术中的风险。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究。采集地点为美国、俄罗斯和意大利的医院，观察对象为在这些医院接受择期脑动脉瘤夹闭术的患者。研究采用观察性方式，不干预患者的治疗安排，仅收集术中出血、血液检验和术后 CT 扫描等信息。源站描述在此处中断于“帮助医生做出更安全的决……”字样，后续内容未完整给出。
【适用场景】
该数据集适用于围绕脑动脉瘤择期夹闭术围手术期抗血小板管理的临床研究与讨论，例如评估长期服用阿司匹林对术中及术后出血的影响、辅助医生在术前停药与继续服药之间进行权衡，以及作为相关循证决策的参考素材。其主题标签为脑动脉瘤，分类归入循环系统疾病 / 其他，适合与脑血管外科、围手术期用药安全等方向结合使用。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。需注意的是，源站描述在结尾处中断，部分内容未能完整呈现。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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/NCT07086183
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：脑动脉瘤。本研究旨在探讨定期服用阿司匹林如何影响脑部手术期间及术后的出血情况。研究特别聚焦于接受择期脑动脉瘤夹闭手术的患者。阿司匹林常用于预防心脏病发作和中风，但也可能增加出血风险。医生常面临艰难抉择：患者应在术前停用阿司匹林以降低出血风险，还是继续服用以预防血栓？为帮助解答这一问题，研究人员将在美国、俄罗斯和意大利的医院观察100名患者，其中部分患者定期服用阿司匹林，部分不服用。研究人员不会改变任何治疗方案，但会收集手术期间出血情况、血液检验结果及术后CT扫描等信息。目标是更好地了解继续服用阿司匹林的风险，帮助医生为未来患者做出更安全的决策。
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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