基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

COVID-19术后主要并发症数据集

该数据集英文名为 Main Postoperative Complications After COVID-19，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归入肿瘤 / 肝癌分类。数据集聚焦于不同时间点感染 SARS-CoV-2 后接受手术的患者，覆盖肠癌、肺癌、肝癌、创伤及骨折等病种，旨在探索术前不同时间感染 SARS-CoV-2 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 感染后手术的最佳时机。数据集以 Intestines Cancer、Pulmonary Cancer、Liver Cancer、Trauma、Fractures, Bone 为主题标签，为围手术期感染管理与手术时机决策提供研究数据基础。

【数据集背景】

SARS-CoV-2 感染对手术患者围手术期结局的影响是临床关注的重要问题。手术前不同时间点发生的感染，可能对术后并发症风险产生不同影响，而手术时机的选择直接关系到患者安全。该数据集围绕这一临床问题构建，关注肠癌、肺癌、肝癌、创伤及骨折等需要手术干预的病种，通过比较术前不同时间感染 SARS-CoV-2 的患者术后 30 天的主要并发症情况，探索感染与手术结局之间的关系，并尝试确定感染后手术的最佳时机。

【数据内容】

数据集覆盖的病种包括肠癌、肺癌、肝癌、创伤及骨折。核心观察指标为术后 30 天的主要并发症，具体包括死亡、主要肺部并发症和主要心血管并发症。数据集关注的核心变量为术前 SARS-CoV-2 感染与手术之间的时间关系，即患者在不同时间点感染后接受手术的情况。除上述病种、并发症类别与时间窗口外，源站未提供更细化的字段清单、变量类型或数据规模说明。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述显示其研究目的为探索术前不同时间 SARS-CoV-2 感染与术后 30 天主要并发症之间的关系，并确定 SARS-CoV-2 感染后手术的最佳时机。涉及的条件包括肠癌、肺癌、肝癌、创伤及骨折。关于具体的采集机构、采集地区、采集时间范围及样本量，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研究，例如分析术前 SARS-CoV-2 感染时间与术后死亡、肺部及心血管并发症的关联；也可用于探讨不同病种（肠癌、肺癌、肝癌、创伤、骨折）患者术后并发症的差异，以及为感染后手术时机选择提供数据参考。此外，可用于术后 30 天并发症结局的比较研究。具体建模用途与统计分析方法源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明，包括数据访问方式、数据结构、字段定义及分析建议。使用者需依据源站公开信息自行确认获取途径与使用条件。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制及样本代表性的说明。由于数据集聚焦于特定病种与术后 30 天主要并发症，其结论外推至其他手术类型、其他并发症或更长随访期时需谨慎。其他质量相关限制源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款信息。使用前应向数据来源方确认引用要求与使用许可。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05694949

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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/NCT05694949

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。

数据说明

条件：肠癌、肺癌、肝癌、创伤、骨折、骨骼。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