电子坐浴器与淋浴冲洗在肛瘘或痔病术后应用的初步研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肛肠术后护理中电子坐浴器或淋浴喷头冲洗肛周伤口的使用。覆盖肛瘘手术、肛瘘、痔病、痔手术、肛肠疾病及肛肠术后护理等主题,涉及电子坐浴器和坐浴器相关干预

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其他Anal Fistula SurgeryAnal FistulaHemorrhoidal DiseaseHemorrhoid SurgeryProctological DisordersProctological Postoperative CareElectronic BidetBidetHemorrhoidectomy
The Use of Electronic Bidets Compared to Water Rinsing After Surgery for Anal Fistula or Haemorrhoidal Disease: a Pilot Study

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

电子坐浴器与淋浴冲洗在肛瘘或痔病术后应用的初步研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肛肠术后护理中电子坐浴器或淋浴喷头冲洗肛周伤口的使用。覆盖肛瘘手术、肛瘘、痔病、痔手术、肛肠疾病及肛肠术后护理等主题,涉及电子坐浴器和坐浴器相关干预。现有指南关于肛肠术后伤口冲洗多基于专家意见而非研究,且未提及坐浴器使用,该领域研究仍很缺乏。数据可用于了解肛肠术后护理研究现状,为相关临床研究设计提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肛瘘手术、肛瘘、痔病、痔手术、肛肠疾病、肛肠术后护理、电子坐浴器、坐浴器。在肛肠术后护理领域仍有许多有待发现之处。关于其在痔切除术后使用以及可能对肛裂的影响,已有一些但非常少的研究,但迄今为止尚无文章涉及坐浴器在肛瘘治疗或肛裂术后中的应用。这种研究缺乏在关于肛肠问题的指南中显而易见。关于肛肠术后伤口冲洗的指南基于专家意见而非研究,且完全未提及坐浴器的使用。本研究关注术后使用电子坐浴器或淋浴喷头水冲洗肛门伤口。

【主题与分类】

主题标签:Anal Fistula Surgery、Anal Fistula、Hemorrhoidal Disease、Hemorrhoid Surgery、Proctological Disorders、Proctological Postoperative Care、Electronic Bidet、Bidet、Hemorrhoidectomy。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07874711

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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:肛瘘手术、肛瘘、痔病、痔手术、肛肠疾病、肛肠术后护理、电子坐浴器、坐浴器。肛肠术后护理领域仍有诸多有待探索之处。关于痔切除术后使用坐浴器及其对肛裂可能效果的研究已有一些,尽管数量极少,但迄今为止尚无文章探讨坐浴器用于肛瘘治疗或肛裂术后。这一研究空白在有关肛肠问题的指南中显而易见。关于肛肠术后伤口冲洗的指南基于专家意见而非研究,且完全未提及坐浴器的使用。本研究聚焦于肛瘘或痔病术后使用电子坐浴器或淋浴喷头冲洗肛门伤口。术后疼痛剧烈、术后不适和伤口感染等并发症通常预防性使用镇痛药和水冲洗处理。

少数研究发现,痔切除术后患者使用坐浴盆的满意度高于坐浴。本研究旨在探讨在UZ Brussels,痔切除术后或AF术后的患者是否也存在同样情况,尽管我们的对照组使用清水冲洗而非坐浴。若情况属实,则有必要开展更大规模的研究来证实这些发现,这可能会改变直肠疾病的术后治疗方式,从而提高患者满意度。

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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