英国妇科癌症随访实践全国调查数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.h7234

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数据集大小约 70.0 KB。

数据说明

目的：建立妇科癌症治疗后随访的国家实践基线。设计：问卷调查。环境：妇科癌症中心和科室。地理位置：英国。参与者：英国妇科癌症学会和国家妇科肿瘤护士论坛的成员。干预措施：问卷调查。结果测量：确定随访计划、由谁提供随访以及对于既往患有妇科癌症的患者使用哪些常规检测。结果：共获得117份回复；115份（98%）报告了医院安排的定期随访预约。其中两份涉及全科医生。在29份回复（25%）中，随访通过电话随访进行补充或替代，在38份回复（32%）中，随访通过患者主动预约进行补充或替代。共有80份回复（68%）的癌症专家还提供了与其他专科的联合随访门诊。医院随访的临床检查主要由医生进行（定期预约随访为67%，患者主动预约随访为63%），而电话随访护理大多数由护士提供（76%）。

大多数受访者提供了常规检查（76/117（65%）），其中66/76（87%）报告进行了卵巢癌监测检查，35/76（46%）进行了宫颈癌监测，8/76（11%）进行了外阴癌监测，7/76（9%）进行了子宫内膜癌监测。通常患者在五年后出院（82/117（70%）），而3例（3%）在四年后出院，9例（8%）在三年后，1例（1%）在两年后。结论：实践各不相同，但大多数采用了标准的医院预约方案，为期五年，并且通常对卵巢癌女性进行常规检查。少数采用了护士主导或电话随访。全科医生很少参与常规护理。可以考虑进行一项随机研究，比较不同的随访模式。

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。