乳腺癌患者SARS-CoV-2感染康复后手术时机与术后结局演变
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌患者在SARS-CoV-2感染康复后接受手术的时机与术后结局演变
基本信息
资源简介
乳腺癌患者SARS-CoV-2感染康复后手术时机与术后结局演变
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌患者在SARS-CoV-2感染康复后接受手术的时机与术后结局演变。研究采用前瞻性队列设计，按手术相对于COVID-19诊断的时间对患者分层，并使用IPTW方法匹配COVID-19阴性对照组，比较死亡、肺炎、血栓、心脏并发症及非计划住院等复合指标，以评估最佳手术时机，同时通过logistic回归分析术后不良结局的纵向演变及相关风险因素。数据可用于术后并发症风险预测与手术时机决策研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：乳腺癌、COVID-19、术后并发症。本研究采用具有纵向和匹配特征的前瞻性队列设计，聚焦于从SARS-CoV-2感染康复后接受手术的乳腺癌患者。患者按手术相对于COVID-19诊断的时间进行分层。采用逆概率处理加权（IPTW）方法，基于患者、肿瘤和手术因素匹配对照组（COVID-19阴性），以比较复合指标（包括死亡、肺炎、血栓、心脏并发症和非计划住院），从而评估最佳手术时机。我们研究了术后不良结局的纵向演变，并通过logistic回归分析确定了相关风险因素。
【主题与分类】
主题标签：Breast Cancer、COVID-19、Postoperative Complications。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06319209
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06319209
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺癌、COVID-19、术后并发症。本研究采用具有纵向和匹配特征的前瞻性队列设计，聚焦于从SARS-CoV-2感染中康复后接受手术的乳腺癌患者。患者根据手术时间相对于COVID-19诊断的时间进行分层。采用逆概率治疗加权（IPTW）方法，基于患者、肿瘤和手术因素匹配对照组（COVID-19阴性），以比较复合指标（包括死亡、肺炎、血栓形成、心脏并发症和计划外住院），从而评估最佳手术时机。我们研究了术后不良结局的纵向演变，并通过逻辑回归分析确定了相关危险因素。
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。
