乳腺癌乳房切除术后持续性疼痛：发生率与危险因素

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04676438

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

研究条件：乳腺肿瘤、术后疼痛、慢性疼痛。工作类型：这是一项观察性、前瞻性、开放性、数据驱动的单中心研究，在拉巴特穆罕默德五世大学附属的拉巴特国家肿瘤研究所（NIO）——穆罕默德·本·阿卜杜拉医院开展。我们所提出的研究目的是确定摩洛哥人群中肿瘤乳腺手术后慢性术后疼痛的发病率和危险因素，这些患者是在拉巴特国家肿瘤研究所Sheikha Fatma中心接受手术并随访的。

本研究的主要目标是：- 确定肿瘤性乳腺手术中慢性术后疼痛的发生率。次要目标包括：* 确定慢性术后疼痛的临床特征，特别是神经病理性疼痛和/或乳房切除术后疼痛综合征的比例。* 识别摩洛哥人群中发生慢性术后疼痛的术前、术中和术后风险因素。* 确定急性重度术后疼痛的发生率。* 确定急性术后疼痛的特征。* 识别急性重度术后疼痛的风险因素。工作流程：* 患者的医疗护理将由负责的执业医师根据常规实践自由决定。* 护理人员将被告知本研究。* 将在接受方案培训后指定一名研究者。

他将独立进行，不负责护理活动 * 符合研究条件的患者将在术前咨询期间被识别，该咨询在手术前一周进行 * 在这些咨询期间将获得记录的同意 * 患者一旦进入手术室并接受手术即被纳入 * 收集的数据在附录中的观察手册中呈现，附有事件定义和录入规则 * 患者将在3个月和6个月时在手术咨询中进行随访和复查，以进行重新评估并完成

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。