结直肠癌择期手术患者术后活动观察性队列研究(PHYSPAL)

该数据集来自 clinicaltrials.gov 的观察性队列研究 PHYSPAL,聚焦结直肠癌择期手术患者术后活动。研究从 Royal Derby Hospital 结直肠门诊招募患者,在手术当日于大腿前侧佩戴 activPAL™ 加速度计,连续记录 7 天或至出院,采集卧床、步行及较剧烈活动的

University of NottinghamUniversity of Nottingham
clinicaltrials
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文本预测Colorectal (Colon or Rectal) Cancer
An Observational Cohort Study to Assess the Postop Activity of Colorectal Patients Undergoing Elective Surgery (PHYSPAL)

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

结直肠癌择期手术患者术后活动观察性队列研究(PHYSPAL)

该数据集来自 clinicaltrials.gov 的观察性队列研究 PHYSPAL,聚焦结直肠癌择期手术患者术后活动。研究从 Royal Derby Hospital 结直肠门诊招募患者,在手术当日于大腿前侧佩戴 activPAL™ 加速度计,连续记录 7 天或至出院,采集卧床、步行及较剧烈活动的时间。数据可用于分析术后活动模式、评估恢复情况,并为术后活动相关预测模型提供基础(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:结直肠(结肠或直肠)癌。将从 Royal Derby Hospital 结直肠门诊招募的患者受邀加入研究,他们可以前往 University of Nottingham 代谢、衰老与生理学中心(COMAP)研究组位于 Royal Derby Hospital Centre 的单元,或通过电话详细讨论试验,之后同意书将通过邮寄或电子邮件发送给他们。如果他们同意加入研究,同意书将在手术当天由他们带来完成。手术当天早晨,将记录他们的同意情况,并将 activPAL™ 加速度计贴于大腿前侧。activPAL™ 是一种非侵入性身体监测器,记录卧床、步行和进行更剧烈活动的时间。该设备将留置 7 天,或直至出院,以先发生者为准。

【主题与分类】

主题标签:Colorectal (Colon or Rectal) Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05934643

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    • 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:结直肠(结肠或直肠)癌。将从皇家德比医院结直肠门诊招募的患者将被邀请纳入本研究,他们可以选择前往诺丁汉大学代谢、衰老与生理学研究中心(COMAP)研究组设在皇家德比医院中心的单位,或通过电话详细讨论试验内容,之后同意书将通过邮寄或电子邮件发送给他们。若他们同意纳入研究,需在手术当天携带同意书并完成签署。手术当天早晨,将记录他们的知情同意,并将activPAL™加速度计贴附于大腿前侧。activPAL™是一种非侵入性身体活动监测器,可记录卧床、行走及进行较剧烈活动的时间。该设备将留置7天,或直至出院,以先发生者为准。研究人员将请参与者填写一份简短日记,记录监测器被取下的时间以及睡眠和醒来的时间。

切除后,数据(不包含任何可识别个人身份的数据)将上传至COMAP单元的本地计算机,使用软件进行分析。出院后,研究团队将在第10天和第28天通过2次电话和/或电子邮件进行随访,以监测接下来30天的进展情况。若在此期间出现任何并发症,包括再入院数据,将从参与者的病历中收集,连同人口统计学数据及术后病理一并记录。并发症将按照Clavien-Dindo分类系统进行分级。在术后第3天、第5天和第7天(若仍住院),他们还将被要求填写医院焦虑抑郁量表(HADS)纸质问卷。出院前,他们将填写出院问卷。

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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