Musset手术技术:长期结果评估(LONGOMUSSET)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦直肠阴道瘘与产科并发症。源站描述指出,产科瘘影响全球超过200万女性,每年新增5万至10万例,可导致经阴道排气或排粪、局部感染伴脓性及恶臭分泌物、性交困难等症状,构成严重心理社会负担;在发展中国家,患者常被丈夫遗弃、被家庭和社区排斥

基本信息
资源简介
Musset手术技术:长期结果评估(LONGOMUSSET)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦直肠阴道瘘与产科并发症。源站描述指出,产科瘘影响全球超过200万女性,每年新增5万至10万例,可导致经阴道排气或排粪、局部感染伴脓性及恶臭分泌物、性交困难等症状,构成严重心理社会负担;在发展中国家,患者常被丈夫遗弃、被家庭和社区排斥。直肠阴道瘘多为产后所致(88%)。数据可用于评估Musset手术技术的长期结果及相关临床与社会心理结局研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:直肠阴道瘘、产科并发症。产科瘘影响全球超过200万女性,每年有5万至10万例,并导致可能改变生活质量的症状。在各类瘘中,直肠阴道瘘导致致残性症状,如经阴道排气和/或排粪、局部感染伴阴道脓性和/或恶臭分泌物,甚至性交困难。这些致残性症状对患者构成真实的心理社会负担,正如Singh等人在印度开展的研究所示,高达79.5%的患者感到被社会孤立。在发展中国家,患有瘘的女性常被丈夫遗弃,并被家庭和社区排斥。直肠阴道瘘大多为产后所致(88%)。事实上,在Goldaber等人的一项研究中,
【主题与分类】
主题标签:Rectovaginal Fistula、Obstetric Complication。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05079139
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/NCT05079139
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:直肠阴道瘘,产科并发症。产科瘘影响全球超过200万女性,每年新增5万至10万病例,其引发的症状可改变生活质量。在各类瘘管中,直肠阴道瘘可导致失能性症状,如经阴道排气和/或排粪、局部感染伴阴道脓性和/或恶臭分泌物,甚至性交困难。正如Singh等人在印度开展的研究所示,这些失能性症状给患者带来了真实的心身社会负担,高达79.5%的患者感到被社会孤立。在发展中国家,患有瘘管的女性常被丈夫遗弃,并遭到家庭和社区的排斥。直肠阴道瘘大多为产科后遗(88%)。事实上,在Goldaber等人对24000例阴道分娩的研究中,注意到4度撕裂的发生率为1.7%,直肠阴道瘘的发生率为0.5%。
然而,直肠阴道瘘还可能与其他病因相关:局部感染、创伤后(暴力、手术)、慢性炎症性肠病(克罗恩病++)、放疗、癌变或先天性因素。Musset手术技术最初于1963年被描述,已显示其在治愈直肠阴道瘘方面的有效性。在Soriano的回顾性研究中,48名患者采用Musset手术技术进行了直肠阴道瘘修补:其中25例瘘管源于产科原因,11例源于感染,7例与炎症性肠病相关,3例为手术后发生。在这48名患者中,63%有直肠阴道瘘治疗史,85%有气体失禁,75%有大便失禁。共有47名患者取得了满意的解剖和功能结果,慢性炎症性肠病后瘘管的成功率为100%,有手术史的患者成功率为98%。自此以后,该手术的适应症已扩展至产科会阴后遗症的治疗。
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。




