上腹痛患者RELIEF路径研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕上腹痛患者中RELIEF路径与常规诊疗的对比研究。覆盖功能性消化不良、肠易激综合征、胆结石绞痛等病症,关注医疗资源利用、患者报告结局与决策辅助

基本信息
资源简介
上腹痛患者RELIEF路径研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕上腹痛患者中RELIEF路径与常规诊疗的对比研究。覆盖功能性消化不良、肠易激综合征、胆结石绞痛等病症,关注医疗资源利用、患者报告结局与决策辅助。研究为多中心随机对照开放标签优效性试验,两平行组按1:1随机分配并按疾病严重程度、年龄和性别分层,纳入18至70岁由全科医生首次转诊至外科或消化科的患者。可用于评估RELIEF路径对就诊次数和干预数量的影响,支持医疗资源利用预测与患者结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:腹痛、胆结石绞痛、消化不良、肠易激综合征、医疗资源利用、患者报告结局、上腹痛、决策辅助。目的:主要目标是评估RELIEF路径与常规诊疗相比,在就诊次数和干预数量方面对医疗资源利用的影响。研究设计:一项多中心随机对照开放标签优效性试验,两个平行组,常规诊疗(对照组)与RELIEF路径(干预组)。患者将按1:1随机分配至常规诊疗或RELIEF路径,并按疾病严重程度、年龄和性别进行分层。研究人群:所有18至70岁、由全科医生(GP)首次转诊至外科或消化科、患有功能性消化不良(ICPC D87.02)、肠易激综合征(ICPC D9
【主题与分类】
主题标签:Abdominal Pain、Gallstone; Colic、Dyspepsia、Irritable Bowel Syndrome、Health Care Utilization、Patient Reported Outcomes、Upper Abdominal Pain、Decision Aid。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06002516
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06002516
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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
疾病:腹痛、胆结石;绞痛、消化不良、肠易激综合征、医疗服务利用、患者报告结局、上腹痛、决策辅助工具。目的:主要目标是评估RELIEF路径与常规诊疗相比,在就诊次数和干预数量方面对医疗服务利用的影响。研究设计:多中心随机对照开放标签优效性试验,采用两个平行组,常规诊疗(对照组)与RELIEF路径(干预组)。患者将按1:1随机分配至常规诊疗或RELIEF路径,并根据疾病严重程度、年龄和性别进行分层。研究人群:所有18至70岁、由全科医生(GP)首次转诊至外科或胃肠病科的功能性消化不良(ICPC D87.02)、肠易激综合征(ICPC D93)或非复杂性有症状胆囊结石病(ICPC D98.03)患者。
如果患者和/或全科医生报告有警示症状,这些症状可能是癌症或上消化道出血的直接或间接征象,则患者不符合纳入标准:体重减轻、持续性呕吐、吞咽困难、黄疸、呕血、黑便、便血或贫血。有上消化道恶性肿瘤病史的一级或二级亲属的患者、有复杂性胆囊结石病史(急性胆囊炎、胆总管结石、胆源性胰腺炎和胆管炎)或有恶性肿瘤病史或当前患有恶性肿瘤(皮肤鳞状细胞癌或基底细胞癌除外)的患者。干预措施:干预组(RELIEF路径)的患者将在外科或消化内科门诊就诊前获得基于网络的教育工具的使用权限。个性化网络教育工具包含以下信息:* 功能性消化不良、肠易激综合征和单纯症状性胆囊结石的病因和症状信息;* 基于ROME III和ROME IV标准的症状检查器;* 定义为上消化道出血直接或间接征象的警示症状。* 改善腹部症状和生活质量的生活方式调整。
- Information on effec
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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