术前盆底肌锻炼对激光前列腺剜除术后尿失禁影响的可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕良性前列腺增生(BPH)患者接受激光前列腺剜除术(HoLEP)后出现尿失禁的问题,评估术前盆底肌锻炼对术后尿失禁的影响,属于一项可行性研究

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clinicaltrials
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其他预测BPH (Benign Prostatic Hyperplasia)Incontinence, UrinaryHoLEPPelvic Floor Muscle Exercise
Evaluation of the Impact of Preoperative Pelvic Floor Exercise on Incontinence After Laser Enucleation of the Prostate: a Feasibility Study.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

术前盆底肌锻炼对激光前列腺剜除术后尿失禁影响的可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕良性前列腺增生(BPH)患者接受激光前列腺剜除术(HoLEP)后出现尿失禁的问题,评估术前盆底肌锻炼对术后尿失禁的影响,属于一项可行性研究。数据覆盖 BPH、尿失禁、HoLEP 与盆底肌锻炼等主题,涉及年龄增长、糖尿病、肥胖等可能增加术后尿失禁风险的因素。可用于探索术前盆底肌锻炼与术后尿失禁结局之间的关系,为相关预测性分析和康复干预研究提供数据基础(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:BPH(良性前列腺增生)、尿失禁、HoLEP、盆底肌锻炼。项目性质与目标:随着年龄增长,前列腺增大即良性前列腺增生(BPH)在男性中非常常见。BPH 可阻塞尿路并导致排尿功能障碍。部分受 BPH 影响的患者没有症状,另一些患者则可能排尿困难或失去对膀胱的控制。为减轻这些令人困扰的症状,患者可能接受一种称为前列腺剜除术的手术,即使用激光去除阻塞尿路的那部分前列腺。遗憾的是,部分患者术后可能出现尿失禁。尿失禁的发生率因人而异,差异很大。若干危险因素可能增加这种可能性,例如高龄、糖尿病、肥胖或较大的前

【主题与分类】

主题标签:BPH (Benign Prostatic Hyperplasia)、Incontinence, Urinary、HoLEP、Pelvic Floor Muscle Exercise。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07456345

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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:BPH(良性前列腺增生)、尿失禁、泌尿、HoLEP、盆底肌锻炼。项目性质与目标 随着年龄增长,前列腺增大或良性前列腺增生(BPH)在男性中非常常见。BPH可阻塞尿路并导致排尿功能障碍。虽然部分受BPH影响的患者没有症状,但其他患者可能排尿困难或失去对膀胱的控制。为减轻这些令人困扰的症状,患者可能会接受一种称为前列腺剜除术的手术,该手术使用激光去除阻塞尿路的那部分前列腺。遗憾的是,在某些情况下,患者术后可能会出现尿失禁。尿失禁的发生率因人而异,差异很大。若干危险因素可能增加这种可能性,例如高龄、糖尿病、肥胖或前列腺体积大。总体而言,大多数患者会康复,并在6个月后不再有尿失禁(<1%)。然而,一些术后出现尿失禁的患者仍可能受到生活质量方面的影响。

前列腺手术后出现尿失禁的患者常被推荐接受盆底物理治疗。然而,评估术前盆底物理治疗预防尿失禁有效性的研究非常少。本研究的目的是通过研究患者和临床医生的观点,评估将盆底肌肉锻炼项目纳入接受前列腺剜除术患者护理中的可接受性和可行性。研究的第二部分将比较两组:一组在手术前接受盆底肌肉锻炼,另一组接受标准治疗(仅手术)。研究者将评估参与者对在手术前整合物理治疗课程的看法,并尝试识别参与者和临床医生在盆底肌肉锻炼方面的促进因素和障碍。参与者人数和参与时长 总共三十(30)名参与者将参与

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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