骶神经刺激治疗低位前切除综合征或局部晚期直肠癌及其他盆腔癌症患者大便失禁的RESTORE研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为RESTORE研究,关注骶神经刺激在低位前切除综合征或大便失禁患者中的应用,覆盖局部晚期直肠癌及其他盆腔癌症人群

基本信息
资源简介
骶神经刺激治疗低位前切除综合征或局部晚期直肠癌及其他盆腔癌症患者大便失禁的RESTORE研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为RESTORE研究,关注骶神经刺激在低位前切除综合征或大便失禁患者中的应用,覆盖局部晚期直肠癌及其他盆腔癌症人群。源站描述列出低位前切除综合征、恶性肛门肿瘤、恶性膀胱肿瘤、恶性宫颈肿瘤、恶性卵巢肿瘤、恶性盆腔肿瘤、恶性前列腺肿瘤、恶性子宫肿瘤等条件,并给出主要目标:一是研究既往接受放化疗和/或恢复性部分或完全直肠切除并结直肠或结肠肛管吻合的癌症患者中,骶神经刺激器置入的疗效;二是评估未接受直肠或其他盆腔手术但接受盆腔放疗的大便失禁或其他排便功能障碍患者中,骶神经刺激器置入的可行性。可用于相关疗效与可行性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:低位前切除综合征、恶性肛门肿瘤、恶性膀胱肿瘤、恶性宫颈肿瘤、恶性卵巢肿瘤、恶性盆腔肿瘤、恶性前列腺肿瘤、恶性子宫肿瘤。主要目标:I. 研究骶神经刺激器置入在既往因癌症治疗按标准治疗接受过放化疗(XRT)和/或恢复性部分或完全直肠切除并结直肠或结肠肛管吻合的大便失禁(FI)或低位前切除综合征(LARS)患者中的疗效(恢复性手术队列)。II. 评估骶神经刺激器置入在按癌症标准治疗接受过盆腔放疗但未接受直肠或其他盆腔手术的大便失禁(FI)或其他排便功能障碍患者中的可行性。
【主题与分类】
主题标签:Low Anterior Resection Syndrome、Malignant Anal Neoplasm、Malignant Bladder Neoplasm、Malignant Cervical Neoplasm、Malignant Ovarian Neoplasm、Malignant Pelvic Neoplasm、Malignant Prostate Neoplasm、Malignant Uterine Neoplasm、Malignant Vaginal Neoplasm、Malignant Vulvar Neoplasm。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04066894
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04066894
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- 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
疾病:低位前切除综合征、恶性肛门肿瘤、恶性膀胱肿瘤、恶性宫颈肿瘤、恶性卵巢肿瘤、恶性盆腔肿瘤、恶性前列腺肿瘤、恶性子宫肿瘤。主要目标:I. 探讨骶神经刺激器植入对既往因癌症治疗接受过放化疗(XRT)和/或保留部分或全部直肠切除术并结直肠或结肠肛管吻合术(按标准治疗,即保留手术队列)的粪失禁(FI)或低位前切除综合征(LARS)患者的疗效。II. 评估骶神经刺激器植入对按标准癌症治疗接受过盆腔放疗但未接受直肠或其他盆腔手术(即仅放疗队列)的粪失禁(FI)或其他排便功能障碍患者的可行性。次要目标:I. 通过验证问卷评估骶神经刺激(SNS)在两个患者队列中对FI或LARS患者的有效性。II.
使用肛门直肠测压法(ARM)评估FI或LARS患者在接受SNS前后骨盆底和括约肌生理功能,涵盖两个患者队列。III. 通过测量排尿后膀胱残余尿量及采用经验证的泌尿症状问卷,评估SNS对尿失禁的潜在影响,同样涉及两个患者队列。IV. 通过经验证的问卷,评估SNS对电池植入后1年和3年长期肠道功能障碍的疗效,适用于两个患者队列。大纲:患者将接受预定的选择性手术,植入带有外部电池组的骶神经刺激器。两周后,若骶神经刺激器工作但症状未见改善,则进行皮下内置电池植入或移除导线。若骶神经刺激器不工作,则重新定位,患者于两周后返回进行外部电池植入或导线移除。研究完成后,患者将在1个月、1年及3年时接受随访。
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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