损伤控制外科治疗复杂性憩室炎
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂性急性憩室炎(Hinchey III、IV 期)所致弥漫性腹膜炎的外科治疗策略

基本信息
资源简介
损伤控制外科治疗复杂性憩室炎
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂性急性憩室炎(Hinchey III、IV 期)所致弥漫性腹膜炎的外科治疗策略。源站描述指出,尽管脓毒症复苏手段不断进步,Hartmann 手术仍被视为最安全的治疗方式,但近半数患者因显著并发症与死亡率而未行造口还纳;一期吻合与 Hartmann 手术在并发症和术后住院时间上被认为基本相当,因此常限于年轻、合并症少、腹腔污染轻的患者。近十年损伤控制外科逐渐成为替代选择。数据可用于比较不同术式的预后与治疗决策建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:憩室炎。尽管脓毒症患者的复苏手段取得了进展,Hartmann 手术(HP)仍被认为是复杂性急性憩室炎(Hinchey 分类 III 期和 IV 期)所致弥漫性腹膜炎的最安全治疗方法。这些患者中近半数未行造口还纳,因其与显著的并发症和死亡率相关。迄今为止,采用切除加一期吻合(PA)仍存争议,文献报道其在并发症和术后住院时间方面与 HP 基本相当。因此,PA 通常保留给合并症少、腹腔污染程度较轻的年轻患者。在过去十年中,损伤控制外科逐渐成为 HP 和 RA 患者的一种有效替代方案。
【主题与分类】
主题标签:Diverticulitis。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03337984
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/NCT03337984
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
病情:憩室炎。尽管脓毒症患者的复苏手段取得了进展,Hartmann手术(HP)仍被视为治疗由复杂性急性憩室炎(Hinchey分类III期和IV期)引起的弥漫性腹膜炎的最安全疗法。这些患者中近半数因造口还纳与显著的并发症发生率和死亡率相关而未进行造口还纳。迄今为止,采用切除加一期吻合(PA)仍存争议,因为文献报道其在并发症发生率和术后住院时间方面与HP基本相当。因此,PA通常保留给合并症较少、腹腔污染程度较轻的年轻患者。在过去十年中,损伤控制外科已逐渐成为急性憩室炎所致脓性或粪性腹膜炎引发严重脓毒症患者中HP和RA的一种有效替代方案。
最初用于治疗严重腹部损伤,随后损伤控制手术(DCS)的适应症已扩展至感染性休克、腹腔间隔室综合征及无法进行一期缝合的情况。然而,对于穿孔性急性憩室炎中DCS的应用,目前仍缺乏共识。本研究旨在描述在严重急性憩室炎后并发脓性和粪便性腹膜炎患者中“如何应用”损伤控制手术,并报告在意大利多家急诊外科中心应用该技术后对患者预后的影响。
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。




