重度肥胖患者减重手术眼科评估:单中心前瞻性开放标签初步研究

该数据集来自 search.dataone.org,对应一项在比萨大学医院开展的单中心前瞻性开放标签初步研究,纳入 57 例无眼病史的重度肥胖患者(平均 BMI 44.1±6 kg/m2),均接受完整眼科评估与光学相干断层扫描,其中 29 例接受胃旁路术者在术后 3 个月和 1 年复查

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Ophthalmologic evaluation of severely obese patients undergoing bariatric surgery: a pilot, monocentric, prospective, open-label study

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CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

重度肥胖患者减重手术眼科评估:单中心前瞻性开放标签初步研究

Ophthalmologic evaluation of severely obese patients undergoing bariatric surgery: a pilot, monocentric, prospective, open-label study

该数据集来自 search.dataone.org,对应一项在比萨大学医院开展的单中心前瞻性开放标签初步研究,纳入 57 例无眼病史的重度肥胖患者(平均 BMI 44.1±6 kg/m2),均接受完整眼科评估与光学相干断层扫描,其中 29 例接受胃旁路术者在术后 3 个月和 1 年复查。研究关注肥胖对致盲性眼病的致病作用及减重手术诱导的体重下降是否具有保护效应,基线数据显示血压与眼内压呈显著正相关。数据可用于探索肥胖与眼科指标的关系及减重手术后的眼部变化(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究旨在探讨肥胖在无眼病史的重度肥胖患者群体中对致盲性眼病的致病作用,并验证减重手术诱导的体重下降是否可能具有保护效应。方法:这是一项在比萨大学医院开展的单中心、前瞻性、开放标签初步研究。连续招募了 57 例平均体重指数为 44.1 ± 6 kg/m2 的重度肥胖患者,并接受完整的眼科评估和光学相干断层扫描。29 例接受胃旁路术的患者还在术后 3 个月和 1 年时接受评估。结果:基线时,血压值与眼内压值呈直接且显著相关(p<0.05,R = 0.35)。血压值也显著且呈负相关 r

【主题与分类】

主题标签:Obesity、Ophthalmologic evaluation、Bariatric surgery。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac23d1205f9f604dd10b41e6b67b6a390ca6995fed6128d814f2f9769759cebc2

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

目的:本研究旨在探讨肥胖对无眼病史的重度肥胖患者群体中致盲性眼病的致病作用,并验证减重手术诱导的体重减轻是否具有保护作用。方法:本研究是一项在比萨大学医院开展的试点性、单中心、前瞻性、开放标签研究。连续招募了57例平均体重指数为44.1 ± 6 kg/m²的重度肥胖患者,并对其进行了完整的眼科评估和光学相干断层扫描。对29例接受胃旁路术的患者,还在术后3个月和1年时进行了评估。结果:基线时,血压值与眼压值呈直接且显著的关联(p<0.05,R = 0.35)。血压值还与视网膜神经纤维层厚度呈显著负相关,尤其是在颞侧区域(右眼 p<0.05,r = -0.30;左眼 p<0.01,R = -0.43)。此外,最小中心凹厚度值与体重指数呈显著负相关(右眼 p<0.02,R = -0.40;左眼 p<0.02,R = -0.30)。

胃旁路术后三个月和一年时,观察到体重指数显著降低(p<0.05)以及血压显著改善(p<0.05),且这两者与双眼视网膜神经纤维层厚度及最小中心凹厚度值的增加显著相关(p<0.05)。结论:本研究结果表明,肥胖患者可能更容易发生青光眼性视神经乳头损害和年龄相关性黄斑变性。此外,通过减重手术实现的体重减轻和合并症改善,可能通过改善视网膜神经纤维层和中心凹厚度,有效预防眼部疾病的发生。

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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