发展中国家公立医院20年不同甲状腺手术方式及结局与术者经验比较
该数据集来自search.dataone.org，围绕发展中国家一家公立三级教学医院1999至2018年的甲状腺手术展开，比较不同术式（含lobectomy with isthmusectomy、STT、NTT、TT）术后并发症发生频率与术者经验水平（L1、L2、L3）的关系
基本信息
资源简介
发展中国家公立医院20年不同甲状腺手术方式及结局与术者经验比较
Comparison of different thyroid surgical procedures and their outcomes/complications for benign disease in relation to expertise of the surgeon in a public hospital of a developing country over 2 decades
该数据集来自search.dataone.org，围绕发展中国家一家公立三级教学医院1999至2018年的甲状腺手术展开，比较不同术式（含lobectomy with isthmusectomy、STT、NTT、TT）术后并发症发生频率与术者经验水平（L1、L2、L3）的关系。数据覆盖833例甲状腺手术，其中女性695例（83.43%），主要结局包括低钙血症、喉返神经损伤、气道梗阻、出血和死亡。可用于分析术式与术者经验对术后并发症的影响，支持甲状腺良性疾病的围手术期风险研究与临床决策（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：比较甲状腺手术术后并发症发生频率与术者经验。设计：1999年至2018年回顾性横断面研究。地点：一家公立部门三级教学医院。参与者与方法：纳入接受甲状腺手术（lobectomy with isthmusectomy、subtotal thyroidectomy（STT）、near total thyroidectomy（NTT）或total thyroidectomy（TT））的患者。术者经验水平1、2和3（L1、L2、L3）依据其工作年限或完成的甲状腺手术数量确定。主要和次要结局指标：术后并发症（低钙血症、喉返神经（RLN）损伤、气道梗阻、出血和死亡）按甲状腺手术类型和术者经验进行测量。结果：共实施833例甲状腺手术，其中女性695例（83.43%）。
【主题与分类】
主题标签：Head & neck surgery、Thyroid disease。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A02025e3e38a76f20986c30093473437075a278e2a326be84867e8224e5a8ed09
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的：比较甲状腺手术方式及术者专业水平与术后并发症发生频率的关系。设计：1999年至2018年的回顾性横断面研究。地点：一家公立三级教学医院。研究对象与方法：纳入接受甲状腺手术（腺叶切除加峡部切除、次全甲状腺切除术（STT）、近全甲状腺切除术（NTT）或全甲状腺切除术（TT））的患者。根据术者的工作年限或其所完成的甲状腺手术数量，将术者专业水平分为1级、2级和3级（L1、L2、L3）。主要和次要结局指标：根据甲状腺手术类型和术者专业水平评估术后并发症（低钙血症、喉返神经（RLN）损伤、气道梗阻、出血和死亡）。结果：共实施833例甲状腺手术，其中女性695例（83.43%），男性138例（16.57%）。STT 502例（60.26%），TT 228例（27.37%），NTT 61例（7.32%），42例（5.04%）……
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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