急诊腹部手术后加速康复与常规护理对比

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕急诊剖腹手术患者,比较加速康复外科(ERAS)方案与常规术后护理的效果

Recep Tayyip Erdogan Hospital Pakistan - MuzaffargarhRecep Tayyip Erdogan Hospital Pakistan - Muzaffargarh
clinicaltrials
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其他分类Emergency LaparotomyIntestinal ObstructionIntestinal PerforationSurgical Site Infection (SSI)Postoperative Recovery
Enhanced Recovery Versus Standard Care After Emergency Abdominal Surgery in Patients Requiring Emergency Laparotomy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

急诊腹部手术后加速康复与常规护理对比

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕急诊剖腹手术患者,比较加速康复外科(ERAS)方案与常规术后护理的效果。研究纳入因肠梗阻或肠穿孔接受急诊剖腹手术的成人,计划入组 102 名参与者并随机分组。主要关注 ERAS 方案能否降低手术部位感染(SSI),同时比较住院时间、麻痹性肠梗阻发生、首次排便时间及术后开始经口进液时间等恢复结局。数据可用于术后感染风险与康复结局的分类或预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急诊剖腹手术、肠梗阻、肠穿孔、加速康复外科(ERAS)方案、手术部位感染(SSI)、术后恢复。本研究旨在比较加速康复外科(ERAS)方案与常规术后护理在因肠梗阻或肠穿孔接受急诊剖腹手术的成人中的效果。本研究旨在回答的主要问题是:• 与常规护理相比,ERAS 方案能否减少急诊剖腹手术后的手术部位感染?研究人员还将比较两组之间的其他恢复结局,包括住院时间、麻痹性肠梗阻(暂时性肠功能丧失)的发生、首次排便时间以及术后开始经口进液的时间。共将纳入 102 名参与者并随机分配至一

【主题与分类】

主题标签:Emergency Laparotomy、Intestinal Obstruction、Intestinal Perforation、Surgical Site Infection (SSI)、Postoperative Recovery。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07650461

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数据说明

条件:急诊剖腹术、肠梗阻、肠穿孔、加速康复外科(ERAS)方案、手术部位感染(SSI)、术后恢复。本研究旨在比较加速康复外科(ERAS)方案与常规术后护理在因肠梗阻或肠穿孔接受急诊剖腹术的成人患者中的效果。本研究旨在回答的主要问题是:• 与常规护理相比,ERAS方案是否能减少急诊剖腹术后的手术部位感染?研究人员还将比较两组之间的其他恢复结局,包括住院时间、麻痹性肠梗阻(暂时性肠功能丧失)的发生、首次排便时间以及术后开始经口进食流质的时间。共将纳入102名参与者,并随机分配到两组之一。一组将接受按照ERAS方案进行的术后护理,另一组将接受常规术后护理。所有参与者都将采用标准手术和麻醉技术接受急诊剖腹术。

参与者将:* 因肠梗阻或肠穿孔接受急诊剖腹手术。* 接受基于ERAS的术后护理或传统术后护理。* 在住院期间接受恢复情况和术后并发症的监测。* 接受肠功能恢复、耐受口服液体能力和住院时间的评估。* 术后随访30天,以确定是否发生手术部位感染。研究人员假设,与接受传统护理的患者相比,采用ERAS方案管理的患者手术部位感染发生率更低,术后恢复更好。

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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