STASSH - TRAUMA - 创伤手部手术中可吸收与不可吸收缝线的比较

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为创伤手部手术中可吸收与不可吸收缝线的比较研究。研究关注缝线、并发症、手部感染、皮肤感染、瘢痕及症状与体征等结局

Mid and South Essex NHS Foundation TrustMid and South Essex NHS Foundation Trust
clinicaltrials
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图像分类Suture, ComplicationHand InfectionSkin InfectionScarSymptoms and Signs
STASSH - TRAUMA - Absorbable vs Non-Absorbable Sutures in Trauma Hand Surgery

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

STASSH - TRAUMA - 创伤手部手术中可吸收与不可吸收缝线的比较

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为创伤手部手术中可吸收与不可吸收缝线的比较研究。试验为单中心、单盲、平行组随机对照试验,在 St. Andrew's Centre for Plastic and Reconstructive Surgery, Broomfield Hospital(属 MSEFT)开展,该中心每年完成数千例手部手术。研究关注缝线、并发症、手部感染、皮肤感染、瘢痕及症状与体征等结局。数据可用于比较两类缝线在创伤手部手术中的感染与并发症风险,支持临床决策与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:缝线、并发症、手部感染、皮肤感染、瘢痕、症状与体征。试验设计概要:这是一项单中心、单盲、平行组随机对照试验,比较两组手部手术患者。试验地点:该随机对照试验将在 St. Andrew's Centre for Plastic and Reconstructive Surgery, Broomfield Hospital(属 MSEFT)开展,为单盲单中心试验。St. Andrew's Centre 是英国最繁忙的中心之一,每年有数千例手部手术由整形与重建外科医生完成。招募与邀请:患者信息表(PIS)将提供给符合标准的患者。如果患者拒绝,将明确说明这不会影响其手术或伤口护理。患者将有至少 48 小时阅读 PIS,并与我们的 r

【主题与分类】

主题标签:Suture, Complication、Hand Infection、Skin Infection、Scar、Symptoms and Signs。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06247761

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    • 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:缝合、并发症、手部感染、皮肤感染、瘢痕、症状与体征。试验设计概要这是一项单中心、单盲、平行组设计的随机对照试验,旨在比较两组手外科患者。试验地点该随机对照试验将在Broomfield医院(MSEFT的一部分)的St. Andrew’s整形与重建外科中心进行,为单盲单中心试验。St. Andrew’s中心是英国最繁忙的中心之一,每年有数千例手外科手术由整形与重建外科医生完成。招募与邀请符合标准的患者将获得患者信息表(PIS)。如果患者拒绝,将明确说明这不会影响其手术或伤口护理。患者将至少有48小时阅读PIS,并与我们的研究团队及常规护理团队(如创伤门诊护士、研究员和顾问)讨论和提问。所有患者将在手术当天被询问是否愿意参加试验。

如果他们同意参加试验,将在手术前于术前病房签署知情同意书。如果患者对研究有疑虑或需要更多信息,将为他们提供在手术日之前提前提问的机会。通常的做法是在每次咨询后询问患者是否有任何问题,以避免信息过载、问题未得到解答以及焦虑。参与本试验的受试者将不会获得任何报酬。图像 伤口图像(照片)是本研究的组成部分。这将包括术后1周的一张照片,以及术后6-8周的一张照片。图像将用一台单一数码相机拍摄。所有照片都将在换药门诊的同一诊室拍摄,每位患者的光线条件相同。所有图像将在每个门诊日结束时传输至受密码保护的NHS桌面文件夹,然后从

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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