锥切术后早产预防：宫颈长度筛查与靶向环扎模型数据
该数据集来自伦敦三所大学医院2004至2014年间的早产监测门诊，包含725名有宫颈锥切术史的孕妇的纵向宫颈长度数据。研究旨在建立筛查模型，将锥切术后妊娠有效区分为早产低风险与高风险，并评估缝线材料对超声指征宫颈环扎效果的影响
基本信息
资源简介
锥切术后早产预防：宫颈长度筛查与靶向环扎模型数据
Data from: Preterm birth prevention post-conization: a model of cervical length screening with targeted cerclage
该数据集来自伦敦三所大学医院2004至2014年间的早产监测门诊，包含725名有宫颈锥切术史的孕妇的纵向宫颈长度数据。研究旨在建立筛查模型，将锥切术后妊娠有效区分为早产低风险与高风险，并评估缝线材料对超声指征宫颈环扎效果的影响。数据可用于早产风险预测建模、宫颈长度纵向分析以及环扎术式与缝线材料比较研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2017。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：有宫颈上皮内瘤变（CIN）切除治疗（锥切）史的女性在后续妊娠中早产、围产期发病和死亡的风险增加。我们旨在开发一种筛查模型，以有效区分锥切术后妊娠为早产低风险和高风险，并评估缝线材料对超声指征宫颈环扎效果的影响。我们分析了725名锥切术后孕妇的纵向宫颈长度（CL）数据，这些孕妇在十年期间（2004-2014）就诊于三家伦敦大学医院的早产监测门诊。将宫颈长度<25mm时接受靶向环扎后的早产<37周发生率与当地和国家背景发生率以及该队列的预期发生率进行比较。还比较了使用单丝或编织缝线材料进行环扎的发生率。在725名
【主题与分类】
主题标签：cervical intra-epithelial neoplasia、2004-2014、Preterm birth、excisional cervical treatment、cervical length、LLETZ、cervical cerclage。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.r7r01
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.r7r01
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 128.5 KB。
数据说明
有宫颈上皮内瘤变（CIN）切除治疗（宫颈锥切术）史的妇女，在后续妊娠中早产、围产期发病和死亡的风险增加。我们旨在开发一种筛查模型，以有效区分锥切术后妊娠为早产低风险和高风险，并评估缝线材料对超声指征宫颈环扎术疗效的影响。我们分析了十年期间（2004-2014年）在伦敦三所大学医院早产监测门诊就诊的725名锥切术后孕妇的纵向宫颈长度（CL）数据。将针对CL<25mm的目标性环扎术后<37周的早产率与当地和国家背景率以及该队列的预期率进行了比较。还比较了使用单丝或编织缝线材料进行环扎术的比率。在725名锥切术后妇女中，13.5%（98/725）接受了超声指征环扎术，9.7%（70/725）早产，<37周；其中24.5%（24/98）尽管插入了环扎术仍发生早产。
单丝缝线组的早产率（9/60，15%）低于编织缝线组（15/38，40%）（RR 0.7，95% CI 0.54至0.94，P = 0.008）。通过计算妊娠中期纵向筛查之间宫颈长度（CL）缩短的准确性参数，以识别早产低风险女性，从而可安全停止监测。筛查时间点之间CL缩短<10%可预测足月分娩，即>37周。我们的分诊模型能够及时让低风险女性出院，减少36%不必要的宫颈长度随访扫描。我们证明，宫颈锥切术后女性的早产可通过针对性宫颈环扎术得以降低。然而，环扎术的疗效取决于缝线材料：单丝缝线优于编织缝线。引入分诊预测模型有可能减少早产低风险女性不必要的宫颈长度扫描次数。
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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