观察性生物或合成补片研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹壁切口疝的补片修补问题。腹壁切口疝十分常见,每年手术修补超过38万例,但尚无统一标准术式,主要因各类修补尤其是直接缝合修补复发率高,故多采用合成或生物材料补片

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
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其他Ventral Incisional Hernia
Observational Biologic or Prosthetic Mesh

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

观察性生物或合成补片研究

Observational Biologic or Prosthetic Mesh 数据集收录于感染性疾病 / 其他分类,来源为 clinicaltrials.gov,聚焦腹壁切口疝(Ventral Incisional Hernia)的补片修补问题。腹壁切口疝十分常见,每年手术修补超过38万例,但迄今尚无统一的标准术式,主要原因在于各类修补方式尤其是直接缝合修补的复发率较高,因此多数修补采用合成材料或生物材料制成的补片。该数据集围绕这一临床问题组织信息,为关注疝修补补片相关感染与并发症的研究者提供参考。

【数据集背景】

腹壁切口疝是临床常见疾病,每年相关手术修补超过38万例。尽管这一问题十分普遍,却没有任何一种手术修补方式成为标准术式。其原因在于各类修补方式均存在较高的复发率,直接缝合修补尤为突出。正因如此,大多数修补手术会使用某种类型的补片,补片可由合成材料或生物材料制成。然而补片修补本身也带来新的问题,主要是手术部位感染和潜在的肠管侵蚀。与合成补片相关的潜在并发症包括:对补片的不良反应、补片侵蚀、狭窄形成、粘连导致肠梗阻、肠皮瘘、邻近器官/神经或血管损伤、感染、慢性疼痛以及疝复发。

【数据内容】

该数据集的主题标签为腹壁切口疝。源站描述中列出的关注条件为腹壁切口疝,内容涉及合成补片与生物补片在疝修补中的应用及其相关并发症。数据集具体包含的字段、变量与记录条数,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于感染性疾病 / 其他分类。除来源站与源站描述外,关于采集方法、采集时间范围、纳入排除标准等信息,源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息,该数据集适用于关注腹壁切口疝修补中合成补片与生物补片选择、补片相关并发症(如手术部位感染、补片侵蚀、粘连性肠梗阻、肠皮瘘、慢性疼痛与疝复发等)以及疝修补术式比较的研究场景。其他具体应用方向,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的使用方法说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、准确性及使用限制的说明。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03317665

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

适应症:腹壁切口疝。切口疝非常常见,每年导致超过380,000例手术修补。尽管这一问题十分普遍,但尚无任何一种手术修补方式成为标准术式。这是由于所有类型的修补方式均存在较高的复发率,尤其是直接缝合修补。因此,大多数修补采用某种类型的补片,无论是合成材料还是生物材料制成。然而,补片修补有其自身的问题,即手术部位感染和潜在的肠管侵蚀。与合成补片用于疝修补相关的潜在并发症包括:对补片的不良反应、补片侵蚀、狭窄形成、粘连导致肠梗阻、肠皮瘘、邻近器官、神经或血管损伤、感染、慢性疼痛和疝复发。与生物补片相关的潜在并发症包括:不良炎症反应、松弛、内脏膨出和疝复发。

为解决这些与补片相关的并发症,开发了组件分离技术以减轻中线修补处的张力,并开发了底层技术以将补片置于腹直肌后间隙。尽管如此,该技术仍有显著的复发率。因此,本研究旨在通过评估疝复发及相关并发症的发生率,评价生物补片或人工合成补片在切口疝修补中的有效性。

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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