Cerclage钢丝数量与感染风险的剂量反应关联

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦股骨骨折固定中植入物负担的生物学影响,探讨手术部位感染风险是否与Cerclage钢丝数量呈剂量依赖性关联

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蛋白质回归Femur FracturePeriprosthetic Fracture of HipPeriprosthetic Fracture of the FemurSurgical Site Infection (SSI)BiofilmsPostoperative Complications
Dose-Response Association Between Cerclage Wire Number and Infection Risk

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

Cerclage钢丝数量与感染风险的剂量反应关联

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦股骨骨折固定中植入物负担的生物学影响,探讨手术部位感染风险是否与Cerclage钢丝数量呈剂量依赖性关联。覆盖股骨骨折、髋及股骨假体周围骨折、手术部位感染、生物膜和术后并发症等主题。数据可用于分析多根编织缆线累积表面积与细菌附着及生物膜形成的关系,支持感染风险预测与回归建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:股骨骨折、髋假体周围骨折、股骨假体周围骨折、手术部位感染(SSI)、生物膜、术后并发症。这项双中心研究评估股骨骨折固定中“植入物负担”的生物学影响,具体检验手术部位感染(SSI)风险是否与所用Cerclage构造数量呈剂量依赖性。虽然Cerclage钢丝固定是复杂转子下骨折和假体周围骨折实现解剖复位的公认辅助手段,但多根编织缆线的累积表面积可能为细菌附着和生物膜形成提供保护性生态位。手术方案与干预:所有手术均由接受过专科培训的骨科创伤外科医生执行或监督,采用“生物学固定”策略,优先保护骨膜血供。

【主题与分类】

主题标签:Femur Fracture、Periprosthetic Fracture of Hip、Periprosthetic Fracture of the Femur、Surgical Site Infection (SSI)、Biofilms、Postoperative Complications。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07434258

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:股骨骨折、髋关节假体周围骨折、股骨假体周围骨折、手术部位感染(SSI)、生物膜、术后并发症。这项双中心研究评估了股骨骨折固定中“植入物负荷”的生物学影响,具体考察手术部位感染(SSI)的风险是否与所使用的环扎固定结构的数量呈剂量依赖性。虽然环扎钢丝固定是实现复杂股骨转子下骨折和假体周围骨折解剖复位的公认辅助手段,但多根编织钢缆的累积表面积可能为细菌附着和生物膜形成提供受保护的微环境。手术方案与干预:所有手术均由接受过专科培训的骨科创伤外科医生实施或监督,采用“生物学固定”策略,优先保护骨膜血供。对于股骨干和股骨转子下骨折,通过小辅助切口或直接外侧入路应用金属环扎钢丝或钢缆。

单股钢丝采用对称扭结固定,多股编织缆索则施加40-50 kg张力后以压接方式固定。根据术后X线片确认的最终固定结构数量,队列被分为三组:I组(1根钢丝)、II组(2根钢丝)和III组(≥3根钢丝)。临床与实验室监测:术前及术后(第1、3、7、14天)对患者进行炎症标志物监测,包括C反应蛋白(CRP)和红细胞沉降率(ESR)。术后第一天通过血清白蛋白水平评估营养状况。追踪伤口并发症,持续性伤口引流(PWD)定义为术后引流持续超过5天。统计建模:为分离环扎数量与潜在混杂因素的独立效应,采用惩罚性(Firth)多变量逻辑回归模型。鉴于深部感染事件数量有限,选择该方法以减少小样本偏倚和过拟合。核心模型调整

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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