术前贫血能否在初次关节置换手术等待患者中被及时识别与优化？一项随机临床试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05648942

标准获取流程：

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   • 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。

数据说明

条件：贫血、髋骨关节炎。减少术后贫血（低循环血红蛋白水平）的发生与改善预后相关，因为它能减少并发症并使患者更快恢复到术前功能状态。术后血红蛋白水平取决于其术前值（对于给定的失血量）。渥太华医院（TOH）约17%的患者术前会贫血，若不治疗，其预后将显著劣于非贫血患者。为改善预后，当患者被识别为贫血时（通常在术前评估门诊），他/她会被邀请至术前血液优化门诊（PBOC）进行评估和优化。然而，由于从贫血识别到手术之间缺乏时间以及现有资源有限，仅有四分之一的贫血患者在PBOC接受诊疗。

本项目将聚焦于初次髋、膝关节置换术前患者的血红蛋白水平优化，旨在验证术前贫血的早期评估与治疗能否成功融入临床实践及其对术后结局的影响。患者将被随机分配至两组：一组接受现行标准诊疗路径，在术前评估门诊（术前2-4周）进行贫血检测，此时患者可选择寻求治疗；另一组为随机选取的试验组患者，在签署手术同意书时（通常为术前4-6个月）接受贫血检测。贫血患者此时将被邀请至血液优化门诊接受治疗。通过上述设计，本项目将检验及时识别与简单干预措施是否可行，以及此类实践能否降低总体贫血负担并最终改善患者结局。

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。