侧方切口疝治疗的分步策略

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦侧方切口疝的外科治疗。研究描述开放侧方入路治疗 L3-L4 EHS 分类切口疝所采用的手术技术及其结局,比较 reverse TAR 与纯侧方腹膜前间隙技术的结果,并分析短期和长期并发症,包括患者报告结局指标(PROMs)

Henares University HospitalHenares University Hospital
clinicaltrials
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医学影像Incisional HerniaAbdominal Wall DefectAbdominal Wall HerniaHernia
Stepwise for the Treatment of Lateral Incisional Hernias

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

侧方切口疝治疗的分步策略

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦侧方切口疝的外科治疗。研究描述开放侧方入路治疗 L3-L4 EHS 分类切口疝所采用的手术技术及其结局,比较 reverse TAR 与纯侧方腹膜前间隙技术的结果,并分析短期和长期并发症,包括患者报告结局指标(PROMs)。报告遵循腹壁疝结局报告建议及腹壁平面国际分类(ICAP)。数据可用于比较不同术式的结局与并发症分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:切口疝、腹壁缺损、腹壁疝、疝。侧方切口疝的最佳入路尚不明确。后组织分离(reverse TAR)提供了利用腹膜后间隙向内侧延伸具有挑战性的腹膜前平面的可能性。本研究的主要目的是描述开放侧方入路治疗 L3-L4 欧洲疝学会(EHS)分类切口疝所采用的手术技术及其结局,比较 reverse TAR 与纯侧方腹膜后腹膜前技术的结果,并分析短期和长期并发症,包括患者报告结局指标(PROMs)。研究报告遵循腹壁疝结局报告建议以及新的腹壁平面国际分类(ICAP)。一项多

【主题与分类】

主题标签:Incisional Hernia、Abdominal Wall Defect、Abdominal Wall Hernia、Hernia。本站分类:消化系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05205213

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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:切口疝、腹壁缺损、腹壁疝、疝。对于侧方切口疝的最佳治疗方法尚不明确。后部组织分离(反向TAR)提供了利用肌后间隙向内侧延伸具有挑战性的腹膜前平面的可能性。本研究的主要目的是描述开放侧方入路治疗L3-L4欧洲疝学会(EHS)分类切口疝所采用的手术技术及其结局,比较反向TAR与单纯侧方肌后腹膜前入路的结果,并分析短期和长期并发症,包括患者报告结局指标(PROMs)。研究报道遵循了腹壁疝结局报告建议以及新的腹壁平面国际分类(ICAP)。采用多中心回顾性观察性研究设计,使用来自西班牙三家专门从事复杂腹壁重建的大学医院的前瞻性维护数据库。

2012年2月至2020年1月期间,所有通过既往侧切口行腹壁开放修补术的L3-L4切口疝患者均被纳入。所有患者均由各参与中心负责复杂腹壁单位的资深外科医生实施手术。研究开展前已获得当地伦理委员会批准(ID:39/2019),并取得书面知情同意。切口疝的诊断基于临床检查及计算机断层扫描(CT)影像。研究者仅纳入L3-L4切口疝患者。原发性侧腹壁疝(如Spiegel疝、Grynfelt疝和Petit疝)患者被排除。此外,我们还排除了侧腹壁切口疝为造口旁疝的所有患者。收集了人口学数据、患者合并症、疝复杂性的不同分类、Carolina Equation for Determining Associated Risks(CeDAR)以及术中和术后数据。所有患者随访

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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