神经外科过渡期护理项目
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经外科过渡期护理项目,覆盖脑肿瘤(含复发性脑肿瘤)、脑病理、脊柱疾病、椎管狭窄、脊柱融合、三叉神经痛、脑积水、动脉瘤、脊柱骨折及 Chiari 畸形等病种

基本信息
资源简介
神经外科过渡期护理项目
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经外科过渡期护理项目,覆盖脑肿瘤(含复发性脑肿瘤)、脑病理、脊柱疾病、椎管狭窄、脊柱融合、三叉神经痛、脑积水、动脉瘤、脊柱骨折及 Chiari 畸形等病种。源站描述记录了术前门诊入组、知情同意、随机化及出院流程等环节,并列出行政助理、病历号、作业治疗、物理治疗和过渡期护理团队等缩写。数据可用于梳理神经外科患者围手术期与出院过渡流程,支持护理路径设计与流程管理相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:手术、脑肿瘤、脑肿瘤复发、脑病理、脊柱疾病、椎管狭窄、脊柱融合、三叉神经痛。出院项目流程缩写:AA:行政助理;MRN:病历号;OT:作业治疗;PT:物理治疗;TCT = 过渡期护理团队。门诊(入组前) 患者与外科医生进行门诊就诊并被确定进行手术 外科医生确定患者符合参与项目的资格,并征得患者同意入组。 患者将获得一份关于该项目的书面信息表,并有机会通过电子邮件接收信息。 他们的同意将在门诊获得;对于有特殊沟通需求的个人,将使用口译员。门诊之后 * 一旦个人同意被随机分配到研究中,他们的 MRN w
【主题与分类】
主题标签:Surgery、Brain Tumor、Brain Tumor, Recurrent、Brain Pathology、Spinal Diseases、Spinal Stenosis、Spinal Fusion、Trigeminal Neuralgia、Hydrocephalus、Fusion of Spine。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03593330
下载信息
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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。
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03593330
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:手术、脑肿瘤、复发性脑肿瘤、脑病理、脊柱疾病、脊柱狭窄、脊柱融合、三叉神经痛。出院流程缩写:AA:行政助理;MRN:病历号;OT:职业治疗;PT:物理治疗;TCT=过渡期护理团队。诊所(预注册)* 患者与外科医生进行门诊就诊并被确定需要手术 * 外科医生确定患者符合参与该计划的条件,并征得患者同意加入。* 患者将获得有关该计划的书面信息表,并有机会通过电子邮件接收信息。* 他们的同意将在诊所获取;对于有特殊沟通需求的个人,将使用口译员。诊所后 * 一旦个人同意随机加入研究,他们的MRN将提供给TCP护士,该护士将使用随机数生成器将患者随机分配到对照组或干预组。* 被随机分配到TCP的患者在接到电话安排手术时,将获得预定的出院日期。
预计出院日期将由每位外科医生根据各手术的预期住院时间来确定。* AA向患者简要介绍出院试点项目,包括需要家属在预约完成后到场接患者回家。随后预约手术和出院预约。* AA通过电子邮件或邮寄方式向患者发送手术信函(包含预期住院时间和出院预约日期/时间)及出院试点明信片。* AA将病例和出院信息录入NSU出院日历。* 过渡期护理团队(TCT)每日查看NSU出院日历,了解已安排的手术和出院预约。入院(TCT)* TCT定期监测手术室术后试点患者情况,并每日探访。* TCT在安全巡查白板上更新所有出院预约信息。* TCT每日发送科室电子邮件(包括PT/OT),附次日出院预约详情。入院(住院/门诊)
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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