白内障手术时长患者主观评估：病例系列

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A7800a21aef0c51137c6f506aeda48e836188671c965bc5be842a2c38c5341326

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

目的：手术时长是白内障手术患者术前焦虑的一个来源。为更好地向患者提供信息，我们评估了客观手术时长与患者感知手术时长之间的一致性。设计：病例系列。地点：公立教学大学医院（法国巴黎）。参与者：研究期间，共纳入285名患者实施的368例白内障手术，最终分析排除85例。所有接受顺利超声乳化术的患者均被纳入。术中发生任何显著不良事件或需要除表面麻醉以外额外麻醉的病例被排除。由住院医师实施手术的病例也被排除。主要和次要结局：对手术进行计时（客观时长），并在术后立即询问患者评估其手术时长（患者评估时长）。研究了客观时长与患者评估时长之间的一致性及其影响因素……

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。