腹部按摩对头颈癌术后胃肠道症状的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌术后经鼻胃管接受肠内营养的患者,记录腹部按摩这一非药物护理干预对腹痛、便秘、胀气、腹胀等胃肠道症状的影响

基本信息
资源简介
腹部按摩对头颈癌术后胃肠道症状的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌术后经鼻胃管接受肠内营养的患者,记录腹部按摩这一非药物护理干预对腹痛、便秘、胀气、腹胀等胃肠道症状的影响。数据覆盖腹部按摩、肠内营养、鼻胃管喂养、头颈外科、肿瘤护理、随机对照试验与胃肠道症状等主题,可用于评估腹部按摩在促进肠道蠕动、改善排便功能及缓解胃肠道不适方面的作用,支持肿瘤护理与术后康复相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹部按摩、肠内营养、鼻胃管喂养、头颈外科、肿瘤护理、随机对照试验、胃肠道症状。接受头颈癌手术的患者可能在术后恢复期间出现经口摄入困难,需要通过鼻胃管接受肠内营养。在肠内喂养期间可能出现腹痛、便秘、胀气、腹胀等胃肠道症状,并可能对患者舒适度和康复产生负面影响。腹部按摩是一种非药物护理干预,可能有助于刺激肠道蠕动、支持肠道功能并缓解胃肠道不适。尽管腹部按摩已在多种患者人群中开展研究,但关于其在头颈癌术后接受肠内营养患者中效果的证据仍然有限。
【主题与分类】
主题标签:Abdominal Massage、Enteral Nutrition、Nasogastric Feeding、Head and Neck Surgery、Oncology Nursing、Randomized Controlled Trial、Gastrointestinal Symptoms。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07889011
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/NCT07889011
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:腹部按摩、肠内营养、鼻胃管喂养、头颈外科、肿瘤护理、随机对照试验、胃肠道症状。接受头颈癌手术的患者可能在术后恢复期间出现经口进食困难,需要通过鼻胃管进行肠内营养。肠内喂养期间可能出现腹痛、便秘、胀气和腹胀等胃肠道症状,并会对患者的舒适度和康复产生负面影响。腹部按摩是一种非药物护理干预措施,可能有助于刺激肠道蠕动、支持肠道功能并缓解胃肠道不适。尽管腹部按摩已在各类患者人群中得到研究,但关于其在头颈癌术后接受肠内营养患者中效果的证据仍然有限。本单中心、平行组随机对照试验于2024年10月至2025年8月在土耳其伊斯坦布尔大学伊斯坦布尔医学院医院耳鼻咽喉科开展。
该研究纳入70例接受头颈部癌症手术并通过鼻胃管接受肠内营养的患者。采用简单随机化方法将参与者分配至干预组(n=35)或对照组(n=35)。干预组患者在标准术后治疗和护理的基础上接受腹部按摩。按摩由研究护士实施,每次15分钟,每日两次,分别为早晨和晚上,连续术后三天。每次按摩在推注肠内喂养后30分钟进行。对照组患者继续接受标准术后治疗和护理,不进行腹部按摩。胃肠道症状采用疼痛强度数字评定量表、便秘评估量表和胀气/腹胀量表进行评估。术后前三天每日测量两次,共六个评估时间点。该研究旨在确定
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




