甲状腺切除术后声带麻痹伴低钙血症:STROBE指导的前瞻性队列
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦甲状腺切除术后并发症,涵盖医源性低钙血症、医源性甲状旁腺功能减退、声带麻痹、声带轻瘫、声带浅表损伤,以及甲状腺乳头状癌、甲状腺癌、多结节性甲状腺肿等疾病

基本信息
资源简介
甲状腺切除术后声带麻痹伴低钙血症:STROBE指导的前瞻性队列
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦甲状腺切除术后并发症,涵盖医源性低钙血症、医源性甲状旁腺功能减退、声带麻痹、声带轻瘫、声带浅表损伤,以及甲状腺乳头状癌、甲状腺癌、多结节性甲状腺肿等疾病。全甲状腺切除术是目前甲状腺癌及多结节性甲状腺肿等良性病变的首选术式,可降低复发风险并避免再次或补充手术的并发症风险。喉返神经损伤所致声带麻痹是全甲状腺切除术最令人担忧的并发症,暂时性喉返神经损伤发生率报告为0~12%,永久性损伤发生率更低(0~3.5%)。双侧喉返神经损伤可迅速出现呼吸窘迫和误吸,甚至导致死亡。该数据可用于术后并发症的风险预测与临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:医源性低钙血症、医源性甲状旁腺功能减退、声带麻痹、声带轻瘫、声带;损伤,浅表、甲状腺癌,乳头状、甲状腺癌、多结节性甲状腺肿。全甲状腺切除术目前是甲状腺癌和多结节性甲状腺肿等良性病变的首选手术治疗方式,因为它能最大限度地降低复发风险,并消除再次或补充手术的并发症风险。喉返神经(RLN)损伤所致的声带麻痹是全甲状腺切除术最令人担忧的并发症。暂时性RLN损伤(RLNI)的报告发生率在0%至12%之间,而永久性RLNI的发生率报告要低得多(0-3.5%)。在双侧RLNI的情况下,呼吸窘迫和误吸可迅速发展,并可能导致死亡。因此,所有预防
【主题与分类】
主题标签:Iatrogenic Hypocalcemia、Iatrogenic Hypoparathyroidism、Vocal Cord Paralysis、Vocal Cord Paresis、Vocal Cord; Injury, Superficial、Thyroid Cancer, Papillary、Thyroid Cancer、Multinodular Goiter、Thyroid Neoplasms、Thyroid Nodule。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04396912
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04396912
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
情况:医源性低钙血症、医源性甲状旁腺功能减退症、声带麻痹、声带轻瘫、声带损伤、浅表性、甲状腺癌、乳头状、甲状腺癌、多结节性甲状腺肿。全甲状腺切除术目前是甲状腺癌和多结节性甲状腺肿等良性疾病的首选手术治疗方式,因为它能将复发风险降至最低,并消除再次手术或补充手术的并发症风险。因喉返神经(RLN)损伤导致的声带麻痹是全甲状腺切除术最令人担忧的并发症。据报道,暂时性RLN损伤(RLNI)的发生率在0至12%之间,而永久性RLNI的发生率据报道要低得多(0-3.5%)。在双侧RLNI的情况下,呼吸窘迫和误吸可迅速发展并可能导致死亡。因此,应毫不延迟地采取所有预防措施,包括密切监测和气管切开术。避免RLN损伤的最著名技术是在其整个解剖路径上细致解剖神经。
然而,RLN的功能损伤在宏观上不可见,术中神经监测(IONM)已被开发用于监测神经以避免不必要的解剖。使用谐波密封器械可实现精细止血,因为止血不当已知会增加RLNI的风险。尽管缺乏证据支持IONM优于RLN的标准解剖分离,但外科医生采用它的比例在不断增加。甲状腺切除术第二可怕的并发症是医源性低钙血症。全甲状腺切除术后短暂的症状性低钙血症发生在大约7%至25%的病例中,但永久性低钙血症较少见(0.4%至13.8%)。肿瘤的大小和侵袭、手术创伤和血管损伤决定症状的严重程度。
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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