唾液胆汁酸与胃蛋白酶作为袖状胃切除术后反流疾病预测生物标志物的初步研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为ABSORB研究的多中心、前瞻性、观察性初步研究,聚焦接受袖状胃切除术的成人,且术前上消化道内镜检查未发现明确反流相关食管疾病

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视频预测Reflux Disease, Gastro-EsophagealSleeve GastrectomySaliva CollectionReflux Esophagitis (RE)Barrett Esophagus
Pilot Study of Salivary Bile Acids and Pepsin as Predictive Biomarkers of Reflux Disease After Sleeve Gastrectomy

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

唾液胆汁酸与胃蛋白酶作为袖状胃切除术后反流疾病预测生物标志物的初步研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为ABSORB研究的多中心、前瞻性、观察性初步研究,聚焦接受袖状胃切除术的成人,且术前上消化道内镜检查未发现明确反流相关食管疾病。研究探索唾液胆汁酸与胃蛋白酶能否作为袖状胃切除术后反流相关食管疾病的非侵入性生物标志物。袖状胃切除术是全球常见减重手术,但可能增加胃食管反流病风险。数据可用于反流疾病预测生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:反流疾病、胃食管、袖状胃切除术、唾液采集、反流性食管炎(RE)、Barrett食管。ABSORB研究是一项多中心、前瞻性、观察性初步研究,旨在探索唾液胆汁酸和胃蛋白酶是否可作为袖状胃切除术后反流相关食管疾病的非侵入性生物标志物。该研究聚焦于作为常规临床护理一部分接受袖状胃切除术、且术前上消化道内镜检查未发现既往明确反流相关食管疾病的成人。袖状胃切除术目前是全球最常实施的减重手术之一,因其在减重和改善肥胖相关疾病方面的有效性。然而,越来越多的证据表明,袖状胃切除术也可能增加胃食管反流病和反流相关的风险。

【主题与分类】

主题标签:Reflux Disease, Gastro-Esophageal、Sleeve Gastrectomy、Saliva Collection、Reflux Esophagitis (RE)、Barrett Esophagus。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07607067

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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:反流性疾病、胃食管反流、袖状胃切除术、唾液采集、反流性食管炎(RE)、巴雷特食管。ABSORB研究是一项多中心、前瞻性、观察性初步研究,旨在探索唾液胆汁酸和胃蛋白酶是否可作为袖状胃切除术后反流相关食管疾病的非侵入性生物标志物。该研究聚焦于接受袖状胃切除术作为常规临床诊疗一部分的成人患者,且术前上消化道内镜检查未发现明确的反流相关食管疾病。袖状胃切除术目前是全球最常实施的减重手术之一,因其在减重及改善肥胖相关疾病方面的有效性。然而,越来越多的证据表明,袖状胃切除术在长期随访中可能增加胃食管反流病及反流相关食管损伤的风险。近期系统综述和荟萃分析报告了袖状胃切除术后反流症状、糜烂性食管炎、质子泵抑制剂使用及新发巴雷特食管的发生率较高。

重要的是,临床显著的食管疾病也可能发生于症状轻微的参与者或无典型反流主诉的参与者中。鉴于袖状胃切除术后存在反流相关食管疾病(包括糜烂性食管炎和巴雷特食管)的风险,美国代谢与减重外科学会(ASMBS)和国际肥胖与代谢疾病外科联合会(IFSO)近期发布的国际指南和立场声明推荐进行上消化道内镜评估及术后监测。然而,由于上消化道内镜具有侵入性、资源消耗大且并非总能被良好耐受,在全部参与者中实施袖状胃切除术后系统性内镜监测可能存在困难。此外,仅凭反流症状可能无法可靠地识别出患有临床显著食管疾病的参与者。因此,目前尚

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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