腹壁关闭技术对肾移植切口疝发生率的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹壁关闭技术对肾移植术后切口疝发生率的影响。研究分两阶段:第一阶段回顾性分析某中心近十年疝发生率并识别移植队列中的危险因素;第二阶段开展前瞻性随机盲法可行性试验,比较传统大针距技术与小针距技术

Manchester University NHS Foundation TrustManchester University NHS Foundation Trust
clinicaltrials
浏览 2
表格分类Surgery--Complications
The Impact of Abdominal Wall Closure Technique on Incidence of Incisional Hernia in Kidney Transplantation

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

腹壁关闭技术对肾移植切口疝发生率的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹壁关闭技术对肾移植术后切口疝发生率的影响。研究分两阶段:第一阶段回顾性分析某中心近十年疝发生率并识别移植队列中的危险因素;第二阶段开展前瞻性随机盲法可行性试验,比较传统大针距技术与小针距技术。研究在Manchester Royal Infirmary单中心进行,该中心为区域肾胰腺移植中心,每年约完成60例胰腺移植和350例肾移植。数据可用于手术并发症风险因素分析与术式比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:手术——并发症。研究设计 本研究分为两个阶段。第一阶段,我们将对过去十年本中心疝发生率进行回顾性审查。我们将寻求在移植队列中识别危险因素。第二阶段,我们将开展一项前瞻性随机盲法可行性试验,比较传统大针距技术与小针距技术。研究地点 研究将在Manchester Royal Infirmary单一站点开展,该机构是Manchester University National Health Service (NHS) Foundation Trust的一部分。这是一个区域性肾与胰腺移植中心,每年完成约60例胰腺移植和350例肾移植。团队所有成员均有学术跟踪记录并参与多项在研研究项目。当前研究项目正在调查心血管疾病

【主题与分类】

主题标签:Surgery--Complications。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03959904

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    • 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。

数据说明

条件:手术——并发症。研究设计 本研究分为两个阶段。在第一阶段,我们将对我中心过去十年间的疝气发病率进行回顾性审查,旨在识别移植患者群体中的风险因素。第二阶段,我们将开展一项前瞻性随机盲法可行性试验,对比传统大针距缝合技术与小针距缝合技术。研究地点 研究将在曼彻斯特皇家医院单一站点进行,该医院隶属于曼彻斯特大学国家卫生服务(NHS)基金会信托。这是一家区域性肾移植与胰腺移植中心,每年大约完成60例胰腺移植和350例肾移植手术。团队成员均拥有学术研究背景,并参与多个在研项目。当前的研究项目涉及心血管疾病、肾脏灌注、磁共振(MR)成像等领域。研究问题、目的与目标 第一阶段:回顾性评估移植患者群体中切口疝的发生率及相关风险因素。第二阶段:1.

开展前瞻性随机双盲可行性试验,探讨“小针距”(SB)与“大针距”(LB)在肾移植术后腹部切口关闭中的应用。2. 收集纳入研究的所有患者的详细病史,以寻找可能导致疝形成的潜在医学危险因素。3. 收集组织和血液样本,以研究疝形成的潜在生物学和组织学标志物,样本来自接受活体供肾移植的终末期肾衰竭患者,以及供肾切除患者的样本用于组织学比较。4. 评估术后早期和延迟阶段(第1周、6个月和1年)的生活质量和疼痛评分。结局 第1阶段:移植后1年和3年内临床或影像学诊断的切口疝发生率

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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