儿童大便失禁经肛门灌洗新系统检查

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童大便失禁与功能性便秘的经肛门灌洗(TAI)治疗。研究为随机对照交叉试验,在丹麦 Aarhus University Hospital 与 Aalborg University Hospital 按同一方案实施,儿童先随机分配至新系统(A

University of AarhusUniversity of Aarhus
clinicaltrials
浏览 5
文本分类Fecal IncontinenceConstipation - Functional
Examination of a New Irrigation System for Transanal Irrigation in Children With Fecal Incontinence

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

儿童大便失禁经肛门灌洗新系统检查

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童大便失禁与功能性便秘的经肛门灌洗(TAI)治疗。研究为随机对照交叉试验,在丹麦 Aarhus University Hospital 与 Aalborg University Hospital 按同一方案实施,儿童先随机分配至新系统(A 组)或现用系统(B 组),6 周后交叉使用另一系统。假设为专为儿童开发的 TAI 系统因插入疼痛报告更少而提升耐受性与依从性,从而对大便失禁产生相当或更优效果,并因失禁复发减少而缩短随访期。数据可用于评估儿童 TAI 系统疗效与依从性的分类或预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:大便失禁、功能性便秘。这是一项随机对照研究。本研究将在丹麦 Aarhus University Hospital 和丹麦 Aalborg University Hospital 按照同一方案进行。根据初始随机化,儿童将被分配接受新系统治疗(A 组)或目前使用的系统治疗(B 组)。6 周后,儿童将交叉使用另一系统。假设是,专为儿童开发的 TAI 系统将因插入时疼痛报告更少而增强儿童对灌洗的耐受性,从而带来更好的依从性。这一结果将对其大便失禁产生相当或更好的效果,并因失禁复发减少而缩短所需的随访期。

【主题与分类】

主题标签:Fecal Incontinence、Constipation - Functional。本站分类:消化系统疾病/大便失禁。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05032534

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05032534

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据说明

条件:大便失禁、功能性便秘。这是一项随机对照研究。本研究将按照同一方案在丹麦奥胡斯大学医院和丹麦奥尔堡大学医院进行。根据初始随机分组,儿童将被分配接受新系统治疗(A组)或当前使用的系统治疗(B组)。6周后,儿童将交叉使用另一系统。假设是,专为儿童开发的顺行性结肠灌洗系统将因置管时疼痛报告更少而提高儿童对灌洗的耐受性,从而提高依从性。这一结果将对其大便失禁产生相当或更好的效果,并因失禁复发更少而缩短所需的随访期。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案