ACL重建术后延长口服氨甲环酸给药
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前交叉韧带重建术后延长口服氨甲环酸(TXA)给药的多中心随机双盲安慰剂对照试验

基本信息
资源简介
ACL重建术后延长口服氨甲环酸给药
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前交叉韧带重建术后延长口服氨甲环酸(TXA)给药的多中心随机双盲安慰剂对照试验。覆盖前交叉韧带损伤、断裂及术后疼痛人群,计划纳入100例接受初次单束ACL重建(骨-髌腱-骨自体移植物)的受试者,术后第0至7天随机接受口服TXA 1.95 g每日一次或匹配安慰剂。数据可用于分析术后疼痛与关节积血相关结局,支持骨科术后镇痛与止血管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前交叉韧带损伤、前交叉韧带断裂、术后疼痛。这项多中心、研究者发起的随机双盲安慰剂对照试验在IND 177715下于辛辛那提大学(协调中心)和五个美国学术中心开展。一百名接受初次单束ACL重建并采用骨-髌腱-骨自体移植物的参与者将在手术结束时按1:1随机分组,在术后第0至7天每日一次口服TXA 1.95 g(三粒650 mg胶囊)或匹配的微晶纤维素安慰剂。所有参与者均在切皮前接受1 g IV TXA、在关切口时接受1 g IV TXA,并接受标准化术后用药方案。术中IV TXA在ACL重建中已确立用于减轻疼痛和关节积血。一项全膝关节置换术的试点随机试验(Kirwa
【主题与分类】
主题标签:Anterior Cruciate Ligament Injuries、Anterior Cruciate Ligament Rupture、Pain、Postoperative。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/NCT07880743
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/NCT07880743
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
条件:前交叉韧带损伤、前交叉韧带断裂、疼痛、术后。这项由研究者发起的多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验在IND 177715下开展,由辛辛那提大学(协调中心)及美国五个学术中心共同实施。100名接受单纯初次前交叉韧带重建术并使用骨-髌腱-骨自体移植物的参与者,将在手术结束时按1:1随机分配至术后第0天至第7天每日一次口服氨甲环酸1.95 g(三粒650 mg胶囊)或与之匹配的微晶纤维素安慰剂组。所有参与者在切皮前接受1 g静脉氨甲环酸,在关切口时接受1 g静脉氨甲环酸,并接受标准化的术后用药方案。术中静脉氨甲环酸用于前交叉韧带重建以减轻疼痛和关节积血已得到确立。一项在全膝关节置换术中开展的先导随机试验(Kirwan等,2024)发现,延长口服氨甲环酸可改善6周时的活动度和结局评分。本试验旨在检验类似获益是否适用于更年轻、更活跃的前交叉韧带重建人群。
样本量基于检测VAS疼痛评分2.0分的差异(标准差3.0),每组需35例;每组50例则允许约20%的失访。分析采用意向性治疗原则。
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。




