乳腺手术后持续性疼痛的评估与风险评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌手术后持续性疼痛的评估与风险预测。研究覆盖乳腺癌、慢性疼痛、急性疼痛、抑郁与焦虑，关注影响慢性疼痛的生物心理社会风险因素（如疼痛与心理脆弱性）及与持续性疼痛机制通路相关的遗传因素
基本信息
资源简介
乳腺手术后持续性疼痛的评估与风险评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌手术后持续性疼痛的评估与风险预测。研究覆盖乳腺癌、慢性疼痛、急性疼痛、抑郁与焦虑，关注影响慢性疼痛的生物心理社会风险因素（如疼痛与心理脆弱性）及与持续性疼痛机制通路相关的遗传因素。数据采集包括视觉模拟评分、机械时间总和评估及系列问卷，术后记录疼痛评分与镇痛使用情况，并在术后4个月和6个月进行电话随访确定结局。可用于构建术后持续性疼痛的风险预测模型（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：乳腺癌、慢性疼痛、急性疼痛、抑郁、焦虑。研究将聚焦于：（i）代表影响慢性疼痛的生物心理社会过程的风险因素，如疼痛和心理脆弱性；（ii）与持续性疼痛产生机制通路相关的遗传因素。患者将从在所述地点接受乳腺癌手术的患者中招募。疼痛和焦虑评估将通过视觉模拟评分、机械时间总和评估和一系列问卷进行。手术后，所有患者将给予适当的镇痛，并记录疼痛评分和镇痛使用情况。术后分别在第4个月和第6个月进行电话调查以确定结局。
【主题与分类】
主题标签：Breast Cancer、Chronic Pain、Acute Pain、Depression, Anxiety。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03408717
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03408717
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺癌、慢性疼痛、急性疼痛、抑郁、焦虑。本研究将聚焦于：(i) 代表影响慢性疼痛的生物心理社会过程的风险因素，如疼痛和心理脆弱性；(ii) 与持续性疼痛产生机制通路相关的遗传因素。患者将从在上述地点接受乳腺癌手术的患者中招募。疼痛和焦虑评估将通过视觉模拟评分、机械时间总和评估以及一系列问卷进行。手术后，所有患者将给予适当的镇痛治疗，并记录疼痛评分和镇痛药物使用情况。术后4个月和6个月将分别进行电话调查以确定结局。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
