撒哈拉以南非洲儿童外科数据集

PaedSurg Africa 研究协作组旨在招募该地区从事新生儿和儿童外科的医生及相关卫生专业人员,通过协作组模式在短时间内高效收集大样本前瞻性数据,并以伦理团体共同作者身份作为招募激励

King's College LondonKing's College London
clinicaltrials
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其他GastroschisisAnorectal MalformationAppendicitisIntussusceptionInguinal Hernia
Children's Surgery in Sub-Saharan Africa

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

撒哈拉以南非洲儿童外科数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦撒哈拉以南非洲地区的新生儿与儿童外科疾病,涵盖 Gastroschisis、Anorectal Malformation、Appendicitis、Intussusception、Inguinal Hernia 等病种。PaedSurg Africa 研究协作组旨在招募该地区从事新生儿和儿童外科的医生及相关卫生专业人员,通过协作组模式在短时间内高效收集大样本前瞻性数据,并以伦理团体共同作者身份作为招募激励。该数据可用于儿童外科疾病分布、诊疗现状及区域外科可及性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Gastroschisis、Anorectal Malformation、Appendicitis、Intussusception、Inguinal Hernia。引言:PaedSurg Africa 研究协作组旨在招募在撒哈拉以南非洲(SSA)从事新生儿和儿童外科(PS)的外科医生及相关卫生专业人员——该地区在全球卫生优先事项中严重被忽视。此类研究协作组正日益被用作在短时间内收集大样本前瞻性数据的高效且有效的方法。对所有研究合作者而言,发表结果的伦理团体共同作者身份将是一项重要的招募激励。全球儿童外科:2015 年,柳叶刀全球外科委员会(LCoGS)指出,全球有 50 亿人无法获得安全、可负担的外科治疗。同年,世界卫生大会(第 68.15 号决议)将 e

【主题与分类】

主题标签:Gastroschisis、Anorectal Malformation、Appendicitis、Intussusception、Inguinal Hernia。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03185637

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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

疾病:腹裂、肛门直肠畸形、阑尾炎、肠套叠、腹股沟疝。引言:泛非儿科外科研究协作组旨在招募在撒哈拉以南非洲地区从事新生儿和儿科外科工作的外科医生及相关卫生专业人员——该地区在全球卫生优先事项中严重被忽视。此类研究协作组正日益被用作在短时间内收集大量前瞻性数据的高效方法。对所有研究合作者而言,发表成果的伦理团体署名权将是一个极大的招募激励。全球儿科外科:2015年,柳叶刀全球外科委员会指出,全球有50亿人无法获得安全、可负担的外科医疗服务。同年,世界卫生大会(第68.15号决议)将急诊和基本外科及麻醉护理纳入“全民健康覆盖”。与此相一致,已出现大幅扩大中低收入国家外科医疗服务可及性的计划。

尽管在中低收入国家,儿童可占总人口的50%,但儿童外科手术尚未在这些计划中得到正式认可。撒哈拉以南非洲地区的外科治疗需求未满足程度居全球之首,每年达4100万例(占全球未满足需求的29%)。全球外科疾病负担中,9%可归因于先天性异常。据估计,撒哈拉以南非洲地区每年有260万儿童出生时患有先天性异常。因此,为实现全球外科手术覆盖目标——即到2030年外科治疗覆盖率达到80%——必须重点关注在撒哈拉以南非洲地区扩大新生儿及小儿外科护理,因为该地区承载着相当大比例的外科疾病负担。迄今为止,关于撒哈拉以南非洲地区新生儿及小儿外科的数据发表有限。Nwomeh等人对撒哈拉以南非洲地区的新生儿外科进行了系统综述和荟萃分析,仅识别出1995年至2014年间的13项前瞻性研究和38项回顾性研究。其中大多数为单一机构研究。

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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