袖状胃切除术后肥胖成人BMI、腰围与体脂百分比和糜烂性食管炎关联数据集
该数据集来自秘鲁利马Clínica Avendaño,为回顾性队列数据库,覆盖2017至2020年接受袖状胃切除术的肥胖成人,患者术前术后均接受内镜检查

基本信息
资源简介
袖状胃切除术后肥胖成人BMI、腰围与体脂百分比和糜烂性食管炎关联数据集
Association between the body mass index, waist circumference, and body fat percentage with erosive esophagitis in adults with obesity after sleeve gastrectomy
该数据集来自秘鲁利马Clínica Avendaño,为回顾性队列数据库,覆盖2017至2020年接受袖状胃切除术的肥胖成人,患者术前术后均接受内镜检查。数据包含社会人口学、临床和实验室特征,并按BMI、腰围、体脂百分比及新发食管炎进行分组比较,可用于评估这些人体测量指标与术后三个月糜烂性食管炎发生风险的关联,支持肥胖人群术后食管并发症的预测建模与相关研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:袖状胃切除术(SG)前较高的人体测量指标与减重手术候选者糜烂性食管炎(EE)风险增加相关。解释这些指标如何影响术后食管病理发展的原因仍不清楚。目的:评估袖状胃切除术后三个月肥胖成人中体质指数(BMI)、腰围(WC)和体脂百分比(BFP)与糜烂性食管炎发生之间的关联。地点:秘鲁利马Clínica Avendaño。方法:使用包含2017-2020年期间接受袖状胃切除术的肥胖成人的数据库进行回顾性队列研究。所有纳入患者术前和术后均接受内镜检查。根据BMI、腰围和体脂百分比,以及新发食管炎的发生情况,比较社会人口学、临床和实验室特征。关联性评估
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa9ffec36c68e12cffccc792088d68b0a4575588bd24e77ac9f25ac13f8bf3fd4
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
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Zevallos Ventura, Alba Sofía (2023). 肥胖成人袖状胃切除术后体重指数、腰围及体脂百分比与糜烂性食管炎的相关性 [数据集]. http://doi.org/10.7910/DVN/ZBVTY4
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。




