Avenir®骨水泥型髋关节柄 - PMCF
该数据集来自clinicaltrials.gov，为Avenir®骨水泥型髋关节柄的多中心、前瞻性、非对照上市后临床随访研究，旨在满足医疗器械指令及MEDDEV 2.12-2的上市后监督要求
基本信息
资源简介
Avenir®骨水泥型髋关节柄 - PMCF
该数据集来自clinicaltrials.gov，为Avenir®骨水泥型髋关节柄的多中心、前瞻性、非对照上市后临床随访研究，旨在满足医疗器械指令及MEDDEV 2.12-2的上市后监督要求。研究覆盖原发性骨关节炎、髋关节创伤后骨关节炎、股骨颈骨折、股骨头坏死、既往髋部手术后遗症、截骨术及先天性髋关节发育不良等适应症，评估该假体在初次全髋关节置换术后6周至6个月及1、2、3、5、7、10年的安全性与性能，安全性通过不良事件频率和发生率监测及影像学审查进行评价（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：适应症：原发性骨关节炎、髋关节创伤后骨关节炎、股骨颈骨折、股骨头坏死、既往髋部手术后遗症、截骨术、先天性髋关节发育不良。这是一项多中心、前瞻性、非对照的上市后临床随访研究，旨在履行医疗器械指令和MEDDEV 2.12-2规定的上市后监督义务。本研究的目的是确认Avenir骨水泥型髋关节柄在初次全髋关节置换术中术后6周至6个月、1年、2年、3年、5年、7年和10年使用时的安全性和性能。Avenir骨水泥型髋关节柄是一种直型双锥度柄，提供9种标准型和9种外侧型版本，与非骨水泥型版本Avenir-Mueller柄相同。安全性将通过监测不良事件的频率和发生率以及影像学审查进行评估。
【主题与分类】
主题标签：Primary Osteoarthritis、Post-Traumatic Osteoarthritis of Hip、Femoral Neck Fractures、Femoral Head Necrosis、Sequelae From Previous Hip Surgery、Osteotomies、Congenital Hip Dysplasia。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03396224
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03396224
标准获取流程：
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- 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
适应症：原发性骨关节炎、髋关节创伤后骨关节炎、股骨颈骨折、股骨头坏死、既往髋关节手术的后遗症、截骨术、先天性髋关节发育不良。这是一项多中心、前瞻性、非对照的上市后临床随访研究，旨在履行《医疗器械指令》及MEDDEV 2.12-2规定的上市后监督义务。本研究的目标是确认Avenir骨水泥型髋关节柄在初次全髋关节置换术中应用后6周至6个月、1年、2年、3年、5年、7年及10年时的安全性和性能。Avenir骨水泥型髋关节柄是一种直型双锥度柄，提供9种标准型和9种外侧型，与非骨水泥型Avenir-Mueller柄相同。安全性将通过监测不良事件的发生频率和发生率以及影像学审查进行评估。性能将基于接受Avenir®骨水泥型髋关节柄的研究对象的植入物存活率、总体疼痛和功能表现、受试者生活质量及影像学参数进行评估。植入物存活率将基于器械的取出或计划取出。
本研究将在最多4个研究中心共纳入130名患者。
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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