基本信息

模态

其他

创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

TAPP与Lichtenstein技术治疗腹股沟疝手术的比较研究

该数据集英文名为“A Comparative Study Between TAPP and Lichtenstein Techniques for Inguinal Hernia Surgery”，来自临床试验注册平台clinicaltrials.gov，主题标签为“Hernia Inguinal”，在本站被归类于“感染性疾病 / 其他”。数据集围绕腹股沟疝修补术中两种术式的比较研究展开，即经腹腹膜前修补术（TAPP）与Lichtenstein技术之间的对比。腹股沟疝修补术是全球最常见的外科手术之一，针对原发性疝的最佳治疗选择虽已有研究，但理想术式仍缺乏充分证据，该研究即旨在比较上述两种技术的结局。数据集收录了该对比研究的相关信息，主要结局涵盖手术时间、手术部位感染、血清肿、术后肠梗阻、肠损伤、补片感染、复发及生活质量等指标，可为疝修补术式评价提供参考。

【数据集背景】

腹股沟疝修补术在世界范围内属于最常见的外科手术之一。针对原发性腹股沟疝的最佳治疗方式虽已被反复探讨，但关于理想手术入路仍存在证据不足的问题。正是在这一背景下，开展了TAPP（经腹腹膜前修补术）与Lichtenstein技术之间的比较研究。该数据集即对应这一比较研究，聚焦两种术式在腹股沟疝手术治疗中的结局差异，主题标签为“Hernia Inguinal”，本站将其归入“感染性疾病 / 其他”分类。

【数据内容】

数据集所涉及的研究以两种腹股沟疝修补技术为比较对象，即经腹腹膜前修补术（TAPP）与Lichtenstein技术。研究关注的主要结局包括：手术时间、手术部位感染、血清肿、术后肠梗阻、肠损伤、补片感染、复发以及生活质量。上述结局指标构成了该研究结局评价的核心内容。除这些主要结局外，数据集是否包含其他次要结局、样本量、随访时长或具体测量方式等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于临床试验注册平台clinicaltrials.gov，属于注册临床研究信息的汇集。其源站描述明确了研究条件为腹股沟疝（Hernia Inguinal），研究性质为TAPP与Lichtenstein两种术式之间的比较研究。关于数据的具体采集地点、采集时间跨度、纳入与排除标准、研究设计类型（如随机对照与否）等细节，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于围绕腹股沟疝修补术式选择的循证参考场景，例如比较TAPP与Lichtenstein技术在手术时间、手术部位感染、血清肿、术后肠梗阻、肠损伤、补片感染、复发及生活质量等结局上的差异。也可用于临床研究方法学层面的参考，了解以注册研究形式开展疝修补术式比较时所关注的结局框架。由于缺乏具体数据细节，其是否适合用于定量分析或二次研究，源站未提供相应说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、字段结构、数据格式及分析指引等均未说明。

【质量与限制】

该数据集的信息来自临床试验注册平台的描述，研究关注的主要结局指标已明确列出。但关于样本量、研究完成状态、数据完整性、偏倚控制措施及统计分析方法等质量相关信息，源站未提供。因此，对其数据质量的评估缺乏依据，使用时需注意信息范围的局限。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07067281

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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

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07067281

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。

数据说明

条件：腹股沟疝。腹股沟疝手术中TAPP与Lichtenstein技术的比较研究。在世界范围内，腹股沟疝修补术是最常见的手术之一。针对原发性疝的最佳治疗方案已有研究，但关于理想术式仍缺乏证据。因此，本研究旨在比较经腹腔腹膜前修补术（TAPP）与Lichtenstein技术行腹股沟疝修补术的结局。主要结局指标为手术时间、手术部位感染、血清肿、术后肠梗阻、肠损伤、补片感染、复发及生活质量。

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