结直肠癌术后切口疝研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕结直肠癌计划性手术后的切口疝发生情况,比较标准化小针距 4:1 缝合技术与该技术加加强张力线缝合两种关腹方式术后一年切口疝发生率

基本信息
资源简介
结直肠癌术后切口疝研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕结直肠癌计划性手术后的切口疝发生情况,比较标准化小针距 4:1 缝合技术与该技术加加强张力线缝合两种关腹方式术后一年切口疝发生率。研究同时关注伤口裂开、伤口并发症与生活质量,采用多中心随机对照设计,按 15% 发生率差异假设每组需纳入 76 例患者。数据可用于评估关腹技术对切口疝的预防效果及相关临床结局预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:切口疝、伤口裂开、伤口并发症、生活质量。本多中心随机对照试验的主要目的是比较计划性结直肠癌手术经中线切口关闭后一年切口疝发生率,关闭方式为标准化小针距 4:1 技术或相同技术加加强张力线缝合。假设切口疝差异为 15%(无加强张力线缝合为 20%,有加强张力线缝合为 5%),需要每组纳入 76 例患者(显著性水平=5%,把握度=80%)。因癌症计划接受结直肠手术的患者符合纳入条件。排除标准为:年龄低于 18 岁、ASA>3、既往因中线切口疝手术、现存疝、术中见腹膜癌病适合腹膜切除、患者不……
【主题与分类】
主题标签:Incisional Hernia、Wound Dehiscence、Wound Complication、Quality of Life。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03390764
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/NCT03390764
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:切口疝、伤口裂开、伤口并发症、生活质量。本多中心随机对照试验的主要目的是比较计划性结直肠癌手术经中线切口关闭后一年的切口疝发生率,关闭方式为标准化小针距4:1缝合技术或相同技术加加强张力线缝合。假设切口疝差异为15%(无加强张力线缝合为20%,有加强张力线缝合为5%),需要每组纳入76例患者(显著性水平=5%,把握度=80%)。因癌症计划接受结直肠手术的患者符合纳入条件。排除标准为:年龄低于18岁,ASA>3,既往因中线切口疝手术,现有疝,术中发现适合腹膜切除术的腹膜癌病,患者无法参加计划的随访,患者不愿意参加研究。次要目的是评估伤口裂开、其他伤口并发症和3年后切口疝的发生率。此外,我们旨在评估患者满意度和生活质量。
患者的基线特征、手术及术后特征将记录于纳入方案、手术方案以及1个月、1年和3年临床随访方案中。将检查标准的1年和3年CT扫描以评估切口疝。在1年和3年时,患者将被要求填写腹壁不适问卷以及生活质量问卷EQ-5D-5L。该研究将在瑞典斯科讷地区的3家外科诊所进行:马尔默、克里斯蒂安斯塔德和于斯塔德。纳入工作于2017年10月开始,估计在两年多后完成。疫情使纳入期延长了2年。因此,最后一次随访将在额外3年后(2024年)进行。
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。




