扩张器作为治疗性物理工具治疗急性肛裂的有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性肛裂患者使用扩张器作为治疗性物理工具的有效性研究。研究为开放前瞻性设计,纳入 75 名 18 至 85 岁确诊急性肛裂、经保守治疗失败或复发后拟行手术的患者,在约一个月的术前等待期内随机分为研究组、等待组和手术组三组

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表格分类Acute Anal Fissure
Effectiveness of Anal Enlargement by Dilators as a Therapeutic Physical Tool in Acute Anal Fissure

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

扩张器作为治疗性物理工具治疗急性肛裂的有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性肛裂患者使用扩张器作为治疗性物理工具的有效性研究。研究为开放前瞻性设计,纳入 75 名 18 至 85 岁确诊急性肛裂、经保守治疗失败或复发后拟行手术的患者,在约一个月的术前等待期内随机分为研究组、等待组和手术组三组。所有患者在治疗前及等待期和手术期结束时接受肛肠科检查、临床问卷、HEMO-FISSQoL 心理测量问卷及疼痛评估,可用于肛裂相关症状、生活质量与治疗效果的分类分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性肛裂。开放前瞻性研究。该研究将纳入 75 名 18-85 岁被诊断为急性肛裂、且在保守治疗失败或问题复发后成为手术候选者的患者(男性和女性)。在持续约一个月的手术等待期内,患者将被随机分为三个等量组(研究组、等待组和手术组)。在治疗开始前以及等待期和手术期结束时,所有患者将接受:1. 由肛肠科医生进行肛门检查,以评估肛裂的存在和位置 2. 填写一份临床问卷,检查排便时疼痛、烧灼感、瘙痒和出血的感觉 3. 填写一份心理测量特性问卷(HEMO-FISSQoL),以评估肛裂对日常功能的影响 4. 填写一份疼痛评估

【主题与分类】

主题标签:Acute Anal Fissure。本站分类:消化系统疾病/肛裂。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04828889

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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:急性肛裂。开放性前瞻性研究。该研究将纳入75名患者(男性与女性),年龄18-85岁,诊断为急性肛裂,且经保守治疗失败或问题复发后成为手术候选人。在等待手术期间,大约持续一个月,患者将被随机分为三个等大小的组别(研究组、等待组和手术组)。治疗开始前以及等待和手术期结束时,所有患者将接受:1. 由直肠科医生进行肛门检查,以评估裂口的存在和位置 2. 填写临床问卷,调查排便时的疼痛、烧灼感、瘙痒和出血感觉 3. 填写心理测量属性问卷(HEMO-FISSQoL),以评估裂口对日常功能的影响 4. 填写疼痛评估问卷(VAS) 5. 填写生活质量问卷。仅体检中有急性肛裂证据的患者将被纳入研究。

研究组受试者将接受由2名认证物理治疗师进行的一系列4次盆底治疗,其中包括每周一次、持续四周的肛门扩张器自我使用指导。肛门扩张将使用’Dilatan’®肛门扩张器,尺寸分别为22、23和27 mm。第一周,将插入20 mm扩张器,每天两次,每次至少10分钟。第二周,将23 mm扩张器插入肛门,每天两次,每次至少10分钟。最后两周,将27 mm扩张器插入,每天两次,每次至少10分钟。为便于扩张器插入,患者将使用润滑膏。每周结束时,患者将与盆底物理治疗师会面,以确保插入操作正确、无副作用,并且可以进入下一阶段。等待组受试者将能够

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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