巴基斯坦高风险人群口腔癌临床表现与相关风险因素数据集

口腔鳞状细胞癌(OSCC)在头颈部癌症中患病率最高,在巴基斯坦男性与女性中分别位列第一和第二常见癌症。主要风险因素包括槟榔、槟榔块与烟草等特殊咀嚼习惯

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表格分类口腔鳞状细胞癌OSCC风险因素咀嚼习惯社会经济因素临床病理特征巴基斯坦
Oral Cancer: clinical presentation and associated risk factors in a high risk population presenting to a major tertiary care center in Pakistan

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

巴基斯坦高风险人群口腔癌临床表现与相关风险因素数据集

口腔鳞状细胞癌(OSCC)在头颈部癌症中患病率最高,在巴基斯坦男性与女性中分别位列第一和第二常见癌症。主要风险因素包括槟榔、槟榔块与烟草等特殊咀嚼习惯

Oral Cancer: clinical presentation and associated risk factors in a high risk population presenting to a major tertiary care center in Pakistan

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):口腔鳞状细胞癌(OSCC)在头颈部癌症中患病率最高,在巴基斯坦男性与女性中分别位列第一和第二常见癌症。主要风险因素包括槟榔、槟榔块与烟草等特殊咀嚼习惯。多数 OSCC 确诊时已处晚期,预后较差。面对这一可预防癌症的沉重负担,巴基斯坦相对缺乏近期可靠数据及其与已知风险因素的关联研究。本研究旨在识别可能促成 OSCC 发生的社会经济因素与临床病理特征。共招募 186 名在巴基斯坦卡拉奇一家三级医院诊断并治疗的患者。通过结构化问卷获取临床病理与社会经济信息。对人口学特征进行了描述性分析

【主题与分类】

主题标签:口腔鳞状细胞癌、OSCC、风险因素、咀嚼习惯、社会经济因素、临床病理特征、巴基斯坦。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A5eff163a7f033d3d6d0799ff575986cf0ba90f6b628c9c2352d52afc5a50df39

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

口腔鳞状细胞癌(OSCC)在头颈部癌症中患病率最高,在巴基斯坦男性和女性中分别位列第一和第二常见癌症。主要危险因素包括特殊的咀嚼习惯,如嚼槟榔、槟榔块和烟草。大多数OSCC患者确诊时已处于晚期,预后较差。面对这种可预防癌症如此高的疾病负担,巴基斯坦相对缺乏近期可靠的数据及其与已知危险因素的关联研究。本研究旨在识别可能促进OSCC发生的社会经济因素和临床病理特征。共纳入186例在巴基斯坦卡拉奇一家三级医院确诊并治疗的患者。通过结构化问卷获取临床病理和社会经济信息。对人口学和社会经济状况(SES)进行描述性分析,同时采用回归分析评估SES与咀嚼习惯、肿瘤部位和肿瘤分期之间的关联。大多数患者为男性,OSCC患者的平均年龄为47.62±12.18岁。

大多数患者属于低社会经济地位(68.3%),77.4%有咀嚼习惯。性别(男性)和社会经济地位与咀嚼习惯显著相关(p<0.05)。咀嚼者(任何类型物质)和gutka使用者的颊黏膜肿瘤发生风险分别是非咀嚼者的2倍和4倍。中年、咀嚼习惯和职业与OSCC晚期表现显著相关(p<0.05)。总之,OSCC患者以40多岁、低社会经济地位、有多年咀嚼习惯的男性为主。颊黏膜是咀嚼者最常见的部位,且大多数表现为晚期肿瘤。

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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