Raja Isteri Pengiran Anak Saleha 阑尾炎非手术治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为急性阑尾炎的非手术治疗,属于感染性疾病与脓毒症范畴。源站描述指出急性阑尾炎是最常见的外科急症之一,终生患病率约七分之一,男女发病率约为1.5-1.9/1000,男性约为女性的1.4倍

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clinicaltrials
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医学影像预测AppendicitisSurgery
Raja Isteri Pengiran Anak Saleha Appendicitis Treatment Without Operation

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Raja Isteri Pengiran Anak Saleha 阑尾炎非手术治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为急性阑尾炎的非手术治疗,属于感染性疾病与脓毒症范畴。源站描述指出急性阑尾炎是最常见的外科急症之一,终生患病率约七分之一,男女发病率约为1.5-1.9/1000,男性约为女性的1.4倍。诊断在年轻、老年及育龄女性中尤为困难,延误手术可能导致阑尾穿孔和脓毒症,而早期手术又带来约20-40%的阴性阑尾切除率。超声或CT可提高诊断准确性,但成本高且不易获得。Alvarado评分等临床预测规则被提及。该数据可用于阑尾炎诊断与治疗决策相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阑尾炎、外科手术。引言:急性阑尾炎是最常见的外科急症之一,终生患病率约为七分之一。在男性和女性人群中发病率为1.5-1.9/1000,男性约比女性高1.4倍。尽管是常见问题,急性阑尾炎仍是一种难以确立的诊断,尤其是在年轻人、老年人及育龄女性中。手术延迟可能带来阑尾穿孔和脓毒症风险。诊断准确性降低和早期手术带来约20-40%的显著高阴性阑尾切除率。使用超声检查或计算机断层扫描可进一步提高诊断准确性。然而,这些方法成本高昂,且需要时可能不易获得。临床预测规则(CPR)如Alvarado评分、改良Alvarado评分以及t

【主题与分类】

主题标签:Appendicitis、Surgery。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/NCT03169114

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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

疾病:阑尾炎,外科手术。引言:急性阑尾炎是最常见的外科急症之一,终生患病率约为七分之一。男女人群中的发病率约为每1000人1.5-1.9例,男性发病率约为女性的1.4倍。尽管这是一个常见问题,但急性阑尾炎仍然难以确诊,尤其是在年轻人、老年人和育龄女性中。手术延迟可能会增加阑尾穿孔和脓毒症的风险。诊断准确性降低和早期手术风险导致阴性阑尾切除率显著偏高,约为20-40%。使用超声检查或计算机断层扫描可以进一步提高诊断准确性。然而,这些检查手段费用高昂,且在需要时可能不易获得。临床预测规则(CPR),如Alvarado评分、改良Alvarado评分和RIPASA评分,已被开发用于提高急性阑尾炎的诊断准确性。据报道,Alvarado评分和改良Alvarado评分在应用于种族起源和饮食完全不同的亚洲人群时,其敏感性和特异性非常低。

因此,RIPASA评分是专门为亚洲人群开发的,据报道其敏感性(98%)和特异性(82%)显著优于前两种评分。自2009年以来,RIPASA评分已在全球不同人群环境中进行了广泛验证,这些环境的急性阑尾炎患病率各不相同,并报告了同样高的敏感性和特异性。自19世纪末以来,急性阑尾炎的标准治疗方法基本上未受到挑战,这主要是因为人们认为,如果不进行手术治疗,急性非复杂性阑尾炎将进展为穿孔和腹膜炎,导致发病率和死亡率增加。此外,目前急性阑尾炎的手术治疗与约20-40%的不可接受的高阴性阑尾切除率相关。

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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