门诊急诊腹腔镜胆囊切除术后患者满意度

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性胆囊炎及伴梗阻的急性胆囊炎患者,探讨急诊腹腔镜胆囊切除术能否在门诊基础上开展,并关注术后患者满意度

Hospital General de Chihuahua - Dr. Salvador Zubirán AnchondoHospital General de Chihuahua - Dr. Salvador Zubirán Anchondo
clinicaltrials
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其他Acute CholecystitisAcute Cholecystitis With Obstruction
Patient Satisfaction After Ambulatory Emergency Laparoscopic Cholecystectomy

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

门诊急诊腹腔镜胆囊切除术后患者满意度

该数据集英文名为 Patient Satisfaction After Ambulatory Emergency Laparoscopic Cholecystectomy,来源于 clinicaltrials.gov,归类于消化系统疾病下的胆结石方向,主题标签为急性胆囊炎与伴梗阻的急性胆囊炎。数据集围绕急诊腹腔镜胆囊切除术能否在门诊基础上开展这一临床问题,关注术后患者满意度,面向急性胆囊炎及伴梗阻的急性胆囊炎患者人群。整体而言,该数据集将门诊化急诊手术的可行性与患者满意度评价结合起来,为相关临床实践与后续研究提供数据参考。

【数据集背景】

腹腔镜胆囊切除术是处理无并发症胆囊病变的金标准方法。在急诊胆囊切除术的情形下,能否以门诊方式管理,是一个有待探讨的临床问题。该数据集正是围绕这一背景建立,聚焦急性胆囊炎以及伴梗阻的急性胆囊炎两类情况,考察急诊腹腔镜胆囊切除术在门诊基础上开展的可行性,并以患者满意度作为关注重点。

【数据内容】

数据集的主题标签为急性胆囊炎、伴梗阻的急性胆囊炎,所涉及的条件同样为急性胆囊炎与伴梗阻的急性胆囊炎。其核心内容围绕急诊腹腔镜胆囊切除术后的患者满意度展开,并服务于“急诊胆囊切除术能否在门诊基础上开展”这一研究问题。关于具体的变量字段、样本量、满意度测量工具与评分方式,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述中给出的条件为急性胆囊炎与伴梗阻的急性胆囊炎,并提出门诊腹腔镜胆囊切除术是无并发症胆囊病变管理的金标准方法,进而追问急诊胆囊切除术能否在门诊基础上管理。关于采集时间范围、采集机构、采集流程与随访安排,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注胆结石与胆囊炎相关临床管理的场景,尤其是围绕急诊腹腔镜胆囊切除术门诊化可行性的探讨,以及术后患者满意度的评价。可用于消化系统疾病、胆结石方向的数据整理与参考。关于具体的统计分析用途、模型训练用途或临床决策支持用途,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07616713

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:急性胆囊炎、伴梗阻的急性胆囊炎。日间腹腔镜胆囊切除术是治疗无并发症胆囊疾病的金标准方法。在急诊胆囊切除术的情况下,能否以日间手术方式进行管理?

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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