新生儿外科术后恢复与二甲基精氨酸:精氨酸水平的探索性生理研究
研究没有干预措施,因此所有参与者都将按照现有当地方案和当前公认的临床实践进行管理。参与者将按照当地临床指南接受标准的新生儿和外科护理

基本信息
资源简介
新生儿外科术后恢复与二甲基精氨酸:精氨酸水平的探索性生理研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性生理研究,覆盖 Gastroschisis、Congenital Diaphragmatic Hernia、Duodenal Atresia、Oesophageal Atresia With Tracheo-Oesophageal Fistula、Oesophageal Atresia、Exomphalos 等新生儿外科疾病。研究在 Liverpool Neonatal Partnership 下属的 Liverpool Women's Hospital NHS Foundation Trust 与 Alder Hey Children's Hospital Fo。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Gastroschisis, Congenital Diaphragmatic Hernia, Duodenal Atresia, Oesophageal Atresia With Tracheo-Oesophageal Fistula, Oesophageal Atresia, Exomphalos。该研究是一项前瞻性观察性生理研究,在构成 Liverpool Neonatal Partnership 的两家信托机构开展:Liverpool Women's Hospital NHS Foundation Trust 和 Alder Hey Children's Hospital Foundation Trust。研究没有干预措施,因此所有参与者都将按照现有当地方案和当前公认的临床实践进行管理。参与者将按照当地临床指南接受标准的新生儿和外科护理。参与者将作为常规护理的一部分接受常规血液检测。SuNDiAL 研究不会额外采集血液或进行额外血液检测。该研究将涉及对常规采集样本剩余血液的分析
【主题与分类】
主题标签:Gastroschisis、Congenital Diaphragmatic Hernia、Duodenal Atresia、Oesophageal Atresia、Exomphalos。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06731855
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06731855
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:腹裂、先天性膈疝、十二指肠闭锁、食管闭锁伴气管食管瘘、食管闭锁、脐膨出。本研究是一项前瞻性观察性生理学研究,在构成利物浦新生儿合作联盟的两家信托机构开展,即利物浦妇女医院NHS基金会信托和Alder Hey儿童医院基金会信托。本研究不设干预措施,因此所有参与者将按照现有当地方案和当前公认的临床实践进行管理。参与者将按照当地临床指南接受标准的新生儿和外科护理。参与者将作为常规护理的一部分接受常规血液检查。SuNDiAL研究不会额外采集血液或进行额外血液检查。本研究将分析接受腹部手术的婴儿在术前和术后常规采集样本后剩余的血液。将对入组本研究婴儿为常规血液监测所采集血样中的残余血清样本进行分析。
生物化学样本将接受酶联免疫吸附测定(ELISA)分析,检测ADMA和精氨酸。研究期间从术前直至术后30天,或直至婴儿从手术中完全恢复,以能够完全经口进食牛奶进入胃内为标志。目标是术前至少获得1次测量值,术后期间至少获得4次测量值。预期术后前10天内应可实现3-5次测量。SuNDiAL研究旨在确定ADMA和/或精氨酸和/或精氨酸与ADMA比值是否与胎龄35周以上新生儿接受重大腹部手术后恢复所需时间相关。主要目标以术后不再需要静脉营养所需时间作为恢复的衡量指标。次要目标包括:1. 建立术后ADMA和/或ARG/ADMA比值的数学模型。这将为未来研究术后
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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