急性憩室炎合并脓肿的个体化治疗:多中心队列分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性憩室炎合并脓肿形成患者的多中心队列分析。覆盖急性憩室炎、憩室病、乙状结肠憩室炎、急性憩室穿孔、结肠憩室炎及脓毒症等情形

University of CagliariUniversity of Cagliari
clinicaltrials
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其他预测Acute DiverticulitisDiverticular DiseasesDiverticulitis of SigmoidAcute Diverticular PerforationDiverticulitis, ColonicSepsis
Towards a Tailored Approach for Patients With Acute Diverticulitis and Abscess Formation. A Multicenter Cohort Analysis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

急性憩室炎合并脓肿的个体化治疗:多中心队列分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性憩室炎合并脓肿形成患者的多中心队列分析。覆盖急性憩室炎、憩室病、乙状结肠憩室炎、急性憩室穿孔、结肠憩室炎及脓毒症等情形。源站描述指出,约15%至20%的乙状结肠憩室病患者会发展为急性憩室炎,憩室脓肿是其最常见并发症;游离穿孔与弥漫性腹膜炎需急诊手术,而包裹性穿孔伴脓肿形成初期多采用保守治疗。脓肿直径4至6厘米通常被视为选择抗生素治疗或抗生素联合经皮引流的分界值。该数据可用于探索个体化治疗策略及预测保守治疗失败风险(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性憩室炎、憩室病、乙状结肠憩室炎、急性憩室穿孔、结肠憩室炎、脓毒症。据估计,约15%至20%的乙状结肠憩室病受试者会发展为急性憩室炎,憩室脓肿是乙状结肠憩室炎最常见的并发症。游离穿孔和弥漫性腹膜炎病例需要急诊手术,而包裹性穿孔和脓肿形成病例的治疗最初为保守治疗。由于其相对罕见,憩室脓肿的治疗并非基于高质量科学证据。脓肿大小4至6厘米通常被认为是决定选择抗生素治疗还是抗生素治疗加经皮脓肿引流的合理截断值。一部分患者保守治疗会失败。

【主题与分类】

主题标签:Acute Diverticulitis、Diverticular Diseases、Diverticulitis of Sigmoid、Acute Diverticular Perforation、Diverticulitis, Colonic、Sepsis。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06109506

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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

病情:急性憩室炎、憩室病、乙状结肠憩室炎、急性憩室穿孔、结肠憩室炎、脓毒症。据估计,约15%至20%的乙状结肠憩室病患者会发展为急性憩室炎,其中憩室脓肿是乙状结肠憩室炎最常见的并发症。虽然游离穿孔和弥漫性腹膜炎病例需要紧急手术,但对于包裹性穿孔和脓肿形成的病例,初期采用保守治疗。由于该病相对罕见,憩室脓肿的治疗并非基于高质量的科学证据。脓肿大小为4-6厘米通常被认为是合理的截断值,用于决定采用抗生素治疗还是抗生素治疗加经皮脓肿引流。一部分患者保守治疗失败,需要采取手术挽救策略。

然而,急性憩室炎伴脓肿非手术治疗后保守治疗失败的真实发生率仍知之甚少,而了解这一情况有助于改进决策过程、治疗策略、患者咨询,甚至可能改变对被认为风险最高的患者的既定治疗策略。早期识别因穿孔而出现持续性和恶化性腹腔内脓毒症临床体征的患者,对于确保该策略的成功至关重要。鉴于这些情况,了解失败的风险预测因素至关重要。鉴于证据总结存在矛盾,我们开展了一项多中心回顾性队列研究,汇集了意大利十二家急诊手术高容量中心的病例,旨在评估大量急性憩室炎伴脓肿形成(Hinchey Ib和II级)患者初始非手术治疗策略的短期结局,并识别与不良结局相关的风险因素,以帮助促进合适的患者选择并评估这一特殊患者亚组的最佳治疗策略。本研究的目的是描述发生率

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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