儿童急性腹痛临床评估中压力痛觉计的应用评价

研究对象均有急性腹痛 ≤ 7 天,并基于标准病史和体格检查怀疑阑尾炎。研究采用标准阑尾炎治疗(镇痛、抗生素、手术),并使用标准临床、实验室和诊断影像学流程进行诊断,最终诊断由病理学定义

University of ManitobaUniversity of Manitoba
clinicaltrials
浏览 13
医学影像分类AppendicitisDiagnoses DiseasePediatric ALL
Evaluation of Pressure Algometry in the Clinical Assessment of Acute Abdominal Pain in Children

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童急性腹痛临床评估中压力痛觉计的应用评价

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性队列研究,纳入 2000 年 1 月至 2006 年 6 月期间转诊至加拿大温尼伯 Health Sciences Centre (HSC)-Children's Hospital 儿科普外科一位外科医生 (R.P.) 的所有腹痛儿童。研究对象均有急性腹痛 ≤ 7 天,并基于标准病史和体格检查怀疑阑尾炎。研究采用标准阑尾炎治疗(镇痛、抗生素、手术),并使用标准临床、实验室和诊断影像学流程进行诊断,最终诊断由病理学定义。数据可用于儿童急性腹痛与阑尾炎的临床评估及诊断分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Appendicitis, Diagnoses Disease, Pediatric ALL。作为一项回顾性队列研究,参与者包括 2000 年 1 月至 2006 年 6 月期间转诊至加拿大温尼伯 Health Sciences Centre (HSC)-Children's Hospital 儿科普外科一位外科医生 (R.P.) 的所有腹痛儿童。HSC-Children's Hospital 是半径 600 km 内唯一的儿科外科中心。所有纳入的参与者均有急性腹痛 ≤ 7 天,并基于标准病史和体格检查怀疑阑尾炎。使用了标准的阑尾炎治疗方法:镇痛、抗生素、手术。曼尼托巴大学研究伦理委员会批准了该研究及研究结果的报告 (H2003:104)。研究者使用标准的临床、实验室、诊断影像学流程进行阑尾炎诊断。最终诊断由以下定义:* pathol

【主题与分类】

主题标签:Appendicitis、Diagnoses Disease、Pediatric ALL。本站分类:消化系统疾病/腹痛。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04688463

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04688463

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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

病症:阑尾炎,诊断疾病,儿童急性淋巴细胞白血病。作为一项回顾性队列研究,参与者包括2000年1月至2006年6月期间,因腹痛被转诊至温尼伯健康科学中心(HSC)儿童医院儿科普外科一位外科医生(R.P.)的所有儿童。HSC儿童医院是方圆600公里内唯一的儿科外科中心。所有纳入的参与者均有急性腹痛≤7天,并根据标准病史和体格检查怀疑为阑尾炎。采用了标准的阑尾炎治疗方法:镇痛、抗生素、手术。曼尼托巴大学研究伦理委员会批准了该研究及研究结果的报告(H2003:104)。研究人员使用标准的临床、实验室、诊断成像程序来诊断阑尾炎。最终诊断定义如下:* 病理报告显示透壁性炎症,或 * 当无法获得病理时,依据外科医生的报告,或 * 对于未手术患者,依据出院诊断。

阑尾破裂定义为手术或病理检查中发现脓液、阑尾壁全层穿孔或脓肿形成。阑尾状况分为正常、未穿孔或穿孔;手术中发现的所有其他病理情况均予以记录。治疗、并发症及发病率以表格形式列出。临床指标 收集所有患者人口统计学资料、临床表现详情及实验室检测结果(白细胞计数)。据此回顾性计算Alvarado和Samuel儿童阑尾炎评分(PAS)的各组成部分,仅用于比较目的,不用于患者管理。时间间隔根据临床记录中的日期和时间条目计算。诊断性腹部影像学检查(超声、CT、腹部平片)的结果基于患者管理决策时记录的口头报告,或如有可用的正式书面报告。模棱两可的影像学结果视为阴性。进行压痛阈值测量

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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