基于内镜超声(EUS)策略诊断胆总管结石的成本效果研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胆总管结石诊断中基于内镜超声(EUS)策略与基于 ERCP 策略的成本效果比较

Prince of Songkla UniversityPrince of Songkla University
clinicaltrials
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医学影像预测Common Bile Duct Calculi
The Cost Effectiveness of Endoscopic Ultrasound ( EUS ) Based Strategy in Diagnosis of Common Bile Duct Stones

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

基于内镜超声(EUS)策略诊断胆总管结石的成本效果研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胆总管结石诊断中基于内镜超声(EUS)策略与基于 ERCP 策略的成本效果比较。源站描述显示,研究在发展中国家开展,纳入 141 例疑似胆总管结石患者,采用前瞻性设计,分析参数包括 ERCP 成本、EUS 成本、结石患病率、EUS 敏感度与特异度以及 EUS 和 ERCP 相关并发症发生率。数据可用于评估不同诊断策略在中危人群中的经济性,支持临床决策与卫生经济学分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胆总管结石。背景:多项报告显示 EUS 在诊断 CBD 结石方面的疗效与 ERCP 相当。在西方人群的既往研究中,基于 EUS 的策略在中危患者 CBD 结石诊断中节省了成本。成本效果分析涉及多个参数,包括 ERCP 成本、EUS 成本、CBD 结石患病率、EUS 的敏感度和特异度以及 EUS 和 ERCP 相关并发症发生率。这些参数可能因中心而异、因地区而异。目的:评估在发展中国家,基于 EUS 的策略与基于 ERCP 的策略在中危患者 CBD 结石诊断中的成本效果。方法:一项前瞻性研究,纳入 141 例基于临床、生化和经腹部影像学怀疑 CBD 结石的患者。

【主题与分类】

主题标签:Common Bile Duct Calculi。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02349568

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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:胆总管结石。背景:多项报告显示,EUS在诊断CBD结石方面的疗效与ERCP相当。在西方人群的既往研究中,基于EUS的策略在中危患者CBD结石诊断中节省了成本。成本效益分析涉及多个参数,包括ERCP成本、EUS成本、CBD结石患病率、EUS的敏感性和特异性,以及与EUS和ERCP相关并发症的发生率。这些参数可能因中心和地区而异。目的:评估在发展中国家,基于EUS的策略与基于ERCP的策略在中危患者CBD结石诊断中的成本效益。方法:一项前瞻性研究,纳入141例根据临床、生化和经腹超声或腹部计算机断层扫描成像怀疑CBD结石的患者。所有患者均接受了EUS。所有CBD结石高危患者在接受EUS后进行了ERCP。对于CBD结石中危患者,ERCP由主治医师酌情决定进行。

对于接受了ERCP的患者,CBD结石的诊断通过ERCP显示CBD结石得以确认。对于未接受ERCP的中危患者,则通过临床随访评估胆道症状和肝功能测试作为CBD结石的替代标志物,每3个月进行一次,持续一年。本研究中对接受EUS和ERCP患者的假阴性率被用来估计临床替代组患者的假阴性率。定义:当US/CT检测到CBD结石或胆管扩张伴肝功能测试异常时,定义为CBD结石高风险。当US/CT显示胆管正常但肝功能测试异常,或胆管扩张但肝功能测试正常时,定义为CBD结石中风险。成本分析:仅分析诊断CBD结石的成本,不包括所有治疗费用。成本的

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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