完整消肿疗法与非气动加压疗法治疗乳腺癌术后淋巴水肿

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌术后淋巴水肿(PML)的干预研究,比较完整消肿疗法(CDT)与非气动加压疗法(NPCD)的效果

Lahore University of Biological and Applied SciencesLahore University of Biological and Applied Sciences
clinicaltrials
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时间序列Lymphedema, Breast CancerMastectomy Related LymphedemaPost Mastectomy Lymphedema
Complete Decongestive Therapy Versus Non-pneumatic Compression Therapy in Post Mastectomy Lymphedema

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

完整消肿疗法与非气动加压疗法治疗乳腺癌术后淋巴水肿

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌术后淋巴水肿(PML)的干预研究,比较完整消肿疗法(CDT)与非气动加压疗法(NPCD)的效果。PML 是乳腺癌幸存者术后或放疗后常见的慢性、进行性并发症,可导致肿胀、疼痛、活动受限、反复感染及生活质量下降。CDT 是目前淋巴水肿管理的金标准,但耗时、依赖治疗师且长期自我管理可及性差;NPCD 是较新的便携可穿戴设备,提供梯度序贯加压并允许活动。数据可用于淋巴水肿治疗方案的比较研究与临床决策参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:淋巴水肿、乳腺癌、乳房切除相关淋巴水肿、术后淋巴水肿。乳腺癌术后淋巴水肿(PML)是乳腺癌幸存者因手术或放疗后淋巴引流破坏而出现的慢性、进行性、致残性并发症。它导致肿胀、疼痛、活动范围受限、反复感染和生活质量下降。完整消肿疗法(CDT)——一种包括手法淋巴引流、加压包扎、皮肤护理和运动的多模式方法——目前是淋巴水肿管理的金标准。然而,CDT 耗时、依赖治疗师,且常因耐受性差或难以获得而无法用于长期自我管理。非气动加压疗法(NPCD)是一种较新的、便携可穿戴设备,在允许活动和日常活动的同时提供梯度序贯加压。

【主题与分类】

主题标签:Lymphedema, Breast Cancer、Mastectomy Related Lymphedema、Post Mastectomy Lymphedema。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07217288

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    • 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

疾病:淋巴水肿、乳腺癌、乳房切除相关淋巴水肿、乳房切除术后淋巴水肿。乳房切除术后淋巴水肿(PML)是一种慢性、进行性且致残性的并发症,因手术或放疗后淋巴引流受阻而影响乳腺癌幸存者。它会导致肿胀、疼痛、活动范围受限、反复感染以及生活质量下降。完全消肿治疗(CDT)——一种包括手法淋巴引流、加压包扎、皮肤护理和运动在内的多模式方法——目前是淋巴水肿管理的金标准。然而,CDT耗时、依赖治疗师,且往往耐受性差或难以获得以进行长期自我管理。非气动加压治疗(NPCD)是一种较新的、便携且可穿戴的设备,可提供梯度序贯加压,同时允许在治疗期间活动和进行日常活动。它可能改善依从性、舒适度和患者满意度。目前评估CDT与NPCD在乳房切除术后淋巴水肿中相对有效性的比较研究有限。

本研究旨在填补这一空白,并确定哪种方法能产生更优的临床和功能结局。

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

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