SARS-CoV-2感染术后主要并发症回顾性队列研究
研究旨在探索手术前不同时间点的SARS-CoV-2感染与术后30天主要并发症（死亡、主要肺部及心血管并发症）之间的关系，并确定SARS-CoV-2感染后最佳手术时机
基本信息
资源简介
SARS-CoV-2感染术后主要并发症回顾性队列研究
该数据集围绕SARS-CoV-2感染与外科手术后主要并发症的关系展开，是一项回顾性队列研究的数据集合。研究关注的手术对象涵盖肠道肿瘤、肺部肿瘤、肝癌、创伤、骨折及妇科疾病等多类患者，核心问题是探索手术前不同时间点发生的SARS-CoV-2感染与术后30天内主要并发症（包括死亡、主要肺部并发症及心血管并发症）之间的关联，并据此确定SARS-CoV-2感染后较为合适的手术时机。数据集来源于clinicaltrials.gov登记的研究信息，在分类上归入肿瘤／肝癌方向，主题标签覆盖上述多类疾病。整体而言，该数据集为围手术期感染风险评估与手术时机选择相关研究提供了结构化的研究描述与主题索引信息。
【数据集背景】
SARS-CoV-2感染对手术患者的围手术期风险影响是临床关注的重点问题之一。感染后过早接受手术可能增加术后肺部与心血管并发症及死亡风险，而延迟手术又可能延误肿瘤等疾病的治疗。该数据集所对应的研究正是在这一背景下提出的，旨在通过回顾性队列设计，考察手术前不同时间点发生SARS-CoV-2感染与术后30天主要并发症之间的关系，并进一步确定感染后最佳的手术时机。研究对象覆盖肠道肿瘤、肺部肿瘤、肝癌、创伤、骨折及妇科疾病患者，涉及肿瘤与非肿瘤两类手术人群。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括肠道肿瘤、肺部肿瘤、肝癌、创伤、骨折及妇科疾病。研究关注的结局指标为术后30天内的主要并发症，具体包括死亡、主要肺部并发症和主要心血管并发症。研究的暴露因素为手术前不同时间点的SARS-CoV-2感染。关于数据集的具体样本量、变量字段、随访时长、数据表结构等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于该平台登记的研究信息。研究设计类型为回顾性队列研究。关于具体的采集机构、采集时间范围、数据提取方式、原始病历来源及数据处理流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围手术期风险评估相关的研究与参考场景，例如探讨SARS-CoV-2感染后手术时机选择、分析感染与术后30天死亡及肺部、心血管并发症的关联，以及面向肠道肿瘤、肺部肿瘤、肝癌、创伤、骨折、妇科疾病等手术人群的并发症风险研究。也可用于围手术期管理策略讨论中的背景资料引用。关于具体模型构建、预测工具开发等用途，源站未提供相关说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、字段说明、统计分析方法建议及配套代码等信息。
【质量与限制】
该数据集为回顾性队列研究，其设计特点决定了结果可能受既往资料完整性与混杂因素控制方式的影响。关于样本量、缺失数据情况、偏倚控制措施、数据核验流程及外部验证情况等具体质量信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于clinicaltrials.gov登记信息。关于引用格式、许可协议、使用条款及数据共享政策等信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05781581
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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：肠癌、肺癌、肝癌、创伤、骨折、骨科疾病、妇科疾病。探讨术前不同时间SARS-CoV-2感染与术后30天主要并发症（死亡率、主要肺部及心血管并发症）之间的关系；确定SARS-CoV-2感染后最佳手术时机。
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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