肺肿瘤切除术患者术后疼痛管理研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性观察性研究，针对接受电视辅助胸腔镜（VATS）肺肿瘤切除术的患者，按不同 MMA 方案分组，评估术前术后焦虑、恢复质量和疼痛强度，并从病史系统获取人口学数据、手术记录、用药记录和术后并发症进行分析
基本信息
资源简介
肺肿瘤切除术患者术后疼痛管理研究
该数据集英文名为 Postoperative Pain Management on Patients Undergoing Lung Tumor Resection，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 肺癌。它对应一项前瞻性观察性研究，关注接受电视辅助胸腔镜（VATS）肺肿瘤切除术患者的术后疼痛管理。研究拟考察本院实施的不同 MMA 方案的效果，按患者所接受的 MMA 方案进行分组，并在术前和术后评估焦虑、恢复质量与疼痛强度，同时从病史系统获取人口学数据、手术记录、用药记录和术后并发症等信息用于分析。数据集主题标签包括 Postoperative Pain、Lung Cancer 和 Lung Tumor，整体围绕肺癌/肺肿瘤手术患者的围手术期疼痛与恢复情况展开。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于肺肿瘤切除术后疼痛管理这一临床问题。源站描述列出的疾病条件包括 Postoperative Pain、Lung Cancer 和 Lung Tumor，说明研究对象为接受肺肿瘤切除的肺癌或肺肿瘤患者。研究设计为前瞻性观察性研究，计划考察在本院实施的不同 MMA 方案的效果。患者将接受电视辅助胸腔镜（VATS）肺肿瘤切除术，并依据其所接受的 MMA 方案进行分组。研究关注术前与术后的焦虑、恢复质量和疼痛强度等指标，意图在真实临床条件下观察不同疼痛管理方案下患者的围手术期表现。
【数据内容】
依据源站描述，数据集涉及的内容包括：患者的人口学数据、手术记录、用药记录和术后并发症，这些信息将从病史系统获取并进行分析。研究还将在术前和术后评估焦虑、恢复质量和疼痛强度。分组依据为患者所接受的 MMA 方案。数据主题标签为 Postoperative Pain、Lung Cancer 和 Lung Tumor。关于各指标的具体测量工具、变量数量、样本量、随访时间点等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。研究为前瞻性观察性设计，计划邀请接受电视辅助胸腔镜（VATS）肺肿瘤切除术的患者参与，并按 MMA 方案分组。人口学数据、手术记录、用药记录和术后并发症从病史系统获取。焦虑、恢复质量和疼痛强度在术前和术后进行评估。关于具体的招募地点、招募时间、数据采集频率和数据存储方式，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于围绕肺肿瘤切除术后疼痛管理与围手术期恢复的观察性分析，例如比较不同 MMA 方案分组下患者的疼痛强度、焦虑和恢复质量评估结果，结合用药记录和术后并发症信息开展描述性分析。其主题标签涵盖 Postoperative Pain、Lung Cancer 和 Lung Tumor，适合与肺癌/肺肿瘤手术患者的术后疼痛和恢复相关的研究场景配合使用。关于该数据集是否适用于其他特定分析目的，源站未提供。
【使用方法】
源站描述表明，分析将基于按 MMA 方案分组的患者，使用从病史系统获取的人口学数据、手术记录、用药记录和术后并发症，以及术前术后的焦虑、恢复质量和疼痛强度评估结果。关于具体的数据访问方式、数据格式、变量编码和使用步骤，源站未提供。
【质量与限制】
该研究为前瞻性观察性研究，分组依据为患者所接受的 MMA 方案，而非随机分配。源站描述未提供样本量、评估工具的具体细节、随访时长、缺失数据处理方式或偏倚控制措施等信息。关于数据的完整性、准确性和可重复性，源站未提供。使用时应以源站描述所界定的研究设计和内容范围为限。
【引用与许可】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。关于该数据集的引用格式、许可条款和使用限制，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/NCT06397807
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：术后疼痛、肺癌、肺部肿瘤。本前瞻性观察性研究计划探讨在我院实施的不同多模式镇痛（MMA）方案的有效性。接受电视辅助胸腔镜（VATS）肺部肿瘤切除术的患者将被邀请参与研究，并根据MMA方案进行分组。将在术前和术后评估焦虑、恢复质量和疼痛强度。人口学数据、手术记录、用药记录和术后并发症将从病史系统中获取并进行分析。
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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