肺手术、开放胸主动脉修复、TEVAR、EVAR 术后死亡与并发症发生率
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肺手术、开放主动脉手术、TEVAR 与 EVAR 这几类重大手术的围术期死亡与并发症发生率
基本信息
资源简介
肺手术、开放胸主动脉修复、TEVAR、EVAR 术后死亡与并发症发生率
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为 Incidence of Mortality and Complications After Lung Surgery, Open Thoracic Aortic Repair, TEVAR, EVAR.，在站内归入肿瘤 / 肺癌分类。其关注对象是肺手术、开放主动脉手术、TEVAR 与 EVAR 这几类重大手术，核心议题是这些手术围术期的死亡与并发症发生率。源站描述指出，与其他手术相比，这类重大手术的围术期死亡和并发症发生率更高；研究其发生率有助于医院与其他机构进行基准比较，而研究死亡和主要并发症的风险因素则有助于改善患者结局。数据集的主题标签包括 Morality、Lung Cancer、Aortic Aneurysm、Aortic Dissection，涉及肺癌、主动脉瘤、主动脉夹层等疾病方向。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究背景，围绕几类重大手术的围术期安全性展开。源站描述明确提到，肺手术、开放主动脉手术、TEVAR 和 EVAR 均属于重大手术，与其它手术相比，它们携带更高的围术期死亡与并发症发生率。正因如此，对这些手术的死亡率和并发症发生率进行系统研究，具有明确的临床与管理意义。一方面，医院可以借此与其他机构进行基准比较，了解自身在同类手术中的表现位置；另一方面，对死亡和主要并发症的风险因素加以研究，有助于针对性地改进诊疗流程，从而改善患者结局。数据集的主题标签进一步指向肺癌、主动脉瘤、主动脉夹层等具体疾病，说明其关注范围覆盖了肿瘤与血管疾病领域的重大外科干预。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Morality、Lung Cancer、Aortic Aneurysm、Aortic Dissection。源站描述中列出的 Conditions 包括 Morality、Lung Cancer、Aortic Aneurysm、Aortic Dissection。数据集聚焦于肺手术、开放主动脉手术、TEVAR 与 EVAR 这几类重大手术的围术期死亡与并发症发生率。关于具体的变量字段、样本量、时间跨度、随访时长、并发症的具体种类与定义、死亡率的具体统计口径等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。其英文名称为 Incidence of Mortality and Complications After Lung Surgery, Open Thoracic Aortic Repair, TEVAR, EVAR.。站内分类为肿瘤 / 肺癌。除来源站与上述名称、分类、主题标签及源站描述外，关于采集方式、采集时间、采集机构、数据更新频率、原始数据载体等，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集可用于以下方向：其一，了解肺手术、开放主动脉手术、TEVAR 与 EVAR 的围术期死亡与并发症发生率，为医院提供与其他机构进行基准比较的依据；其二，研究这些重大手术中死亡和主要并发症的风险因素，以支持改善患者结局的相关工作。其主题标签涉及肺癌、主动脉瘤、主动脉夹层，因此适用场景与肿瘤、血管外科领域的重大手术安全性评估相关。关于更细化的适用场景，如特定科室的质量改进、特定术式的风险预测建模等，源站未提供。
【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、数据结构说明、字段解释、统计分析方法建议等，均未在源站描述中体现。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量与限制的说明，例如数据完整性、准确性、偏倚控制、样本代表性、缺失值处理、外部验证情况等，均未在源站描述中体现。已知信息仅包括其来源站为 clinicaltrials.gov，站内分类为肿瘤 / 肺癌，主题标签为 Morality、Lung Cancer、Aortic Aneurysm、Aortic Dissection，以及源站描述中关于研究目的与关注术式的说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息，包括推荐引用格式、许可协议类型、使用限制、商业使用条件等，均未在源站描述中体现。
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/NCT05073991
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
疾病：死亡、肺癌、主动脉瘤、主动脉夹层。肺手术、开放性主动脉手术、TEVAR和EVAR是重大手术，与其他手术相比，其围手术期死亡率和并发症发生率较高。研究死亡率和并发症的发生率将有助于医院与其他机构进行基准比较。同时，研究死亡率和主要并发症的风险因素将有助于改善患者的预后。
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。
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