静脉注射人血白蛋白改善胰十二指肠切除术结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项在 Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Center(UKMMC)开展的随机对照试验,设对照组与治疗组,治疗组术中接受静脉人血白蛋白,对照组接受标准术中液体方案

基本信息
资源简介
静脉注射人血白蛋白改善胰十二指肠切除术结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项在 Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Center(UKMMC)开展的随机对照试验,设对照组与治疗组,治疗组术中接受静脉人血白蛋白,对照组接受标准术中液体方案。主要终点为总体并发症发生率,次要终点包括住院时长、ICU 监护时长、胃轻瘫持续时间、胰瘘发生率、手术部位感染率、手术时长及术中出血量。术后照护遵循 UKMMC 标准化 ERAS 方案。数据可用于围手术期结局预测与并发症风险分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状态:胰十二指肠切除术、胰瘘、胃排空延迟、胰腺癌、吻合口漏。这是一项在 Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Center(UKMMC)开展的随机对照试验,分为两组:对照组和治疗组。治疗组术中接受静脉人血白蛋白,而对照组接受标准术中液体方案。主要终点为总体并发症发生率,次要终点为住院时长、ICU 监护时长、胃轻瘫持续时间、胰瘘发生率、手术部位感染率、手术时长和术中出血量。除术中液体方案外,术后照护遵循标准化的 UKMMC 加速康复外科(ERAS)方案,该方案使接受……的患者的总体结局得到改善。
【主题与分类】
主题标签:Pancreaticoduodenectomy、Pancreatic Fistula、Delayed Gastric Emptying、Pancreatic Cancer、Anastomotic Leak。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04418739
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04418739
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:胰十二指肠切除术、胰瘘、胃排空延迟、胰腺癌、吻合口漏。这是一项在马来西亚国民大学医疗中心(UKMMC)开展的随机对照试验,分为两个组:对照组和治疗组。治疗组将在术中接受静脉人血白蛋白,而对照组将接受标准的术中液体方案。主要终点为总体并发症发生率,次要终点为住院时间、ICU监护时间、胃轻瘫持续时间、胰瘘发生率、手术部位感染率、手术时长及术中出血量。除术中液体方案外,术后护理遵循标准化的UKMMC加速康复外科(ERAS)方案,该方案使接受胰十二指肠切除术(PD)患者的总体结局得到改善。术前护理将包括营养优化、心理咨询、抗菌药物预防、围手术期血糖控制及近零液体平衡。数据收集将包括:i.
术前数据:年龄、性别、族裔、入院时BMI、入院日期、合并症及纽约心脏协会(NYHA)功能状态分级。进一步信息将包括生化标志物,如血清白蛋白、白细胞计数(WCC)、肾功能。ii. 术中信息:手术时长、估计失血量、胰管大小、胰腺质地、输液量及类型、液体平衡及吻合类型。iii. 术后数据:术后第1至3天的液体平衡与肾功能、ICU停留时间、再次入住ICU、住院时长、至标准喂养的时间、胰瘘分级(如相关)、手术部位感染、至拔除导尿管的时间、心脏并发症、肾脏与肺部并发症、深静脉血栓、再次手术及死亡率。
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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