胫后神经刺激治疗儿童盆底协同失调
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为胫后神经刺激用于治疗儿童盆底协同失调,涉及便秘、儿童大便失禁与盆底协同失调

基本信息
资源简介
胫后神经刺激治疗儿童盆底协同失调
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为胫后神经刺激用于治疗儿童盆底协同失调,涉及便秘、儿童大便失禁与盆底协同失调。源站描述指出,便秘在人群研究中影响多达30%的儿童,其中15%的儿童即使接受多年积极药物治疗仍持续有症状;盆底协同失调表现为排便时盆底肌协调异常,是难治性便秘儿童肛门直肠测压中的常见发现。针对药物治疗无效的儿童便秘,治疗选择有限且通常具有侵入性,因此亟需识别和评估非侵入性治疗(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童便秘、大便失禁、盆底肌协同失调。在基于人群的研究中,便秘影响高达30%的儿童,而15%的便秘儿童即使经过多年积极的药物治疗仍会持续存在症状。盆底肌协同失调涉及排便过程中盆底肌的异常协调,是对难治性便秘儿童进行肛门直肠测压检查时的常见发现。对于药物治疗难治的便秘儿童,治疗选择有限且通常具有侵入性。因此,迫切需要识别和评估针对药物治疗难治性便秘的非侵入性治疗方法。我们通过在本机构的研究已证实,通过胃电刺激器和骶神经刺激器进行的电刺激在治疗胃肠道疾病方面是可行且有效的。有新证据表明,胫后神经刺激(PTNS)——一种非侵入性电刺激方法——可有效治疗成人便秘和大便失禁。我们的长期目标是识别和评估针对药物治疗难治性便秘儿童的新型非侵入性治疗选择。本研究的总体目标是确定PTNS对盆底肌协同失调所致便秘儿童的效果。我们的主要假设是,PTNS通过调节肛门直肠功能有效治疗继发于盆底肌协同失调的便秘儿童。我们计划通过以下具体目标客观检验我们的主要假设并实现本申请的目标:目标1:确定PTNS在治疗盆底肌协同失调所致便秘儿童中的疗效。工作假设是PTNS将导致经过验证的便秘严重程度指标的改善。目标2:确定PTNS对肛门直肠功能的影响。工作假设是PTNS将
【主题与分类】
主题标签:Constipation、Fecal Incontinence in Children、Pelvic Floor Dyssynergia。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06528470
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06528470
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- OpenDataLab:
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:
数据说明
疾病:儿童便秘、大便失禁、盆底肌协同失调。在基于人群的研究中,便秘影响高达30%的儿童,而15%的便秘儿童即使经过多年积极的药物治疗,仍会持续存在症状。盆底肌协同失调涉及排便时盆底肌的异常协调,是对难治性便秘儿童进行肛门直肠测压检查时的常见发现。对于药物治疗难以控制的便秘儿童,治疗选择有限且通常具有侵入性。因此,迫切需要识别和评估针对药物治疗难以控制的便秘的非侵入性治疗方法。通过我们机构的研究,我们已经证实,通过胃电刺激器和骶神经刺激器进行的电刺激在治疗胃肠道疾病方面是可行且有效的。有新的证据表明,胫后神经刺激(PTNS),一种非侵入性的电刺激方法,可有效治疗成人便秘和大便失禁。
我们的长期目标是识别并评估针对药物治疗无效的便秘儿童的新型非侵入性治疗方案。本研究的总体目标是确定PTNS对盆底协同失调所致便秘儿童的效果。我们的主要假设是,PTNS通过调节肛门直肠功能,有效治疗继发于盆底协同失调的便秘儿童。我们计划通过以下具体目标客观检验我们的主要假设并实现本申请的总体目标:目标1:确定PTNS治疗盆底协同失调所致便秘儿童的疗效。工作假设是PTNS将改善经验证的便秘严重程度指标。目标2:确定PTNS对肛门直肠功能的影响。工作假设是PTNS将
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




