NoPro 挪威腹壁切口疝预防研究
NoPro 是来自 clinicaltrials.gov 的挪威腹壁切口疝预防研究数据集,关注中线剖腹术后的切口疝、生活质量、腹壁裂开及手术部位感染

基本信息
资源简介
NoPro 挪威腹壁切口疝预防研究
NoPro 是来自 clinicaltrials.gov 的挪威腹壁切口疝预防研究数据集,关注中线剖腹术后的切口疝、生活质量、腹壁裂开及手术部位感染。源站描述指出切口疝是剖腹术后常见并发症,普通人群发生率 9% 至 40%,高危患者可达 69%,合成补片加固缝合是已确立的干预措施,但在挪威应用不广泛且缺乏本国研究。该数据可用于切口疝预防相关研究,支持挪威外科医生评估补片加固策略(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:中线剖腹术后的切口疝、生活质量(QOL)、腹壁裂开、手术部位感染。切口疝(IH)是手术瘢痕处腹壁的缺损,导致腹腔内容物通过该缺损突出。它是中线剖腹术后常见的并发症,普通人群发生率范围为 9% 至 40%,高危患者高达 69%。已有多项关于 IH 预防的研究,一项已确立的干预措施是使用合成补片加固中线剖腹术后腹部的缝合关闭。然而,补片在这种情况下的使用在挪威并不广泛,且挪威没有关于中线剖腹术后 IH 预防的研究。本研究旨在为更广泛的知识基础做出贡献,并鼓励挪威外科医生考虑
【主题与分类】
主题标签:Quality of Life (QOL)、Burst Abdomen、Surgical Site Infections。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06858020
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
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06858020
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
条件:中线剖腹术后的切口疝、生活质量(QOL)、腹部崩裂、手术部位感染。切口疝(IH)是腹壁在手术瘢痕处的缺损,导致腹腔内容物通过该缺损突出。它是中线剖腹术后常见的并发症,普通人群中的发生率范围为9%至40%,在高危患者中可高达69%。已有多项关于切口疝预防的研究,其中一项已确立的干预措施是使用合成补片来加强中线剖腹术后腹部的缝合关闭。然而,这种补片的使用在挪威并不普遍,且挪威尚无关于中线剖腹术后切口疝预防的研究。本研究旨在为更广泛的知识基础做出贡献,并鼓励挪威外科医生考虑使用预防性补片。该研究将涉及三家挪威医院:哈马尔医院、约维克医院和利勒哈默尔医院。
参与者为计划在这些医院接受正中线剖腹术的患者,他们同意参与、符合纳入标准且不符合任何排除标准。参与者将被随机分配到两组,每组在剖腹术期间接受不同方式的筋膜关闭。一组将仅采用标准小口技术进行关闭,另一组则在采用小口技术的基础上加用覆盖式聚丙烯补片。主要结局是术后一年切口疝的发生情况,通过临床检查和CT扫描进行识别。此外,将在术后四至六周记录手术部位并发症(如血肿、感染、血清肿、伤口裂开)。还将在术后四至六周和一年时评估生活质量和疼痛水平。
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。




