以膝髋关节置换为例的骨科患者术后并发症病因分析

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07813832

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数据说明

条件：假体周围关节感染（PJI）、假体周围膝关节感染、假体周围髋关节感染、诊断、预测。1. 相关性与依据 骨科创伤医生遇到的相当一部分疾病具有进展性病程，而在终末期阶段，使用各类植入物进行重建手术的问题不可避免地会出现。本研究的科学新颖性在于对接受骨内植入物假体置换术前后的患者进行大规模前瞻性研究。本研究将包括对矿物质稳态、躯体状态和免疫状态的评估。还将提供植入区域骨组织的形态学特征，并对种植体周围炎患者进行植入物周围微生物群的评估。本项目所解决的临床问题——评估俄罗斯联邦大关节置换术后并发症的患病率——存在若干局限性，主要与统计数据的收集和分析有关。

然而，根据2019年的一项流行病学研究，2018年该国登记了6606例膝或髋关节置换术后植入物相关感染病例，占初次手术的2.91% [Sereda A.P. 等。俄罗斯联邦髋膝关节置换术及假体周围感染的流行病学 // 俄罗斯创伤学与骨科学。Vreden俄罗斯创伤学与骨科学研究所，2021年。第27卷，第3期，第84-93页。]。所解决问题的描述 1. 假体周围感染、无菌性松动、假体周围骨折患者数量增加，再住院和手术需求增加，再治疗结果不可预测，超额死亡率及高经济负担。2. 该问题影响接受膝髋关节置换术的广泛年龄组患者，以及莫斯科卫生局创伤与骨科中心工作的创伤科医生和骨科医生。3. 假体周围感染发病率逐渐上升，无菌性

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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