两阶段Turnbull-Cutait拖出式结肠肛管吻合对低位直肠保肛手术无造口生存的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕低位直肠癌保肛手术的临床试验,比较Turnbull-Cutait延迟结肠肛管吻合(TCA)与低位前切除联合保护性造口(LAR)两种术式

The First Hospital of Jilin UniversityThe First Hospital of Jilin University
clinicaltrials
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表格预测Rectal CancerSurgical AnastomosisSurvival , TumorAnal FunctionStoma
The Impact of Two-Stage Turnbull-Cutait Pull-Through Coloanal Anastomosis on Stoma-free Survival in Low Rectal Anal-preserving Surgery

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

两阶段Turnbull-Cutait拖出式结肠肛管吻合对低位直肠保肛手术无造口生存的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕低位直肠癌保肛手术的临床试验,比较Turnbull-Cutait延迟结肠肛管吻合(TCA)与低位前切除联合保护性造口(LAR)两种术式。主要考察3年无造口生存差异,以及术后1年内肛门功能、手术并发症和生存结局的差异。数据可用于分析TCA是否优于LAR、评估LARS评分与Wexner评分、EORTC QLQ-CR29生活质量、病理结局及无病生存等长期生存指标,支持术式选择与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:直肠癌、手术吻合、生存、肿瘤、肛门功能、造口。本临床试验旨在探讨Turnbull-Cutait延迟结肠肛管吻合(TCA)手术与低位前切除联合保护性造口(LAR)手术在低位直肠癌患者中3年无造口生存的差异,以及术后1年内肛门功能、手术并发症和生存结局的差异。它旨在回答的主要问题是:1. TCA手术在改善低位直肠癌患者3年无造口生存方面是否优于LAR手术?2. 术后肛门功能(通过LARS评分和Wexner评分评估)、生活质量(通过EORTC QLQ-CR29问卷评估)、手术并发症、病理结局和长期生存(无病生存、

【主题与分类】

主题标签:Rectal Cancer、Surgical Anastomosis、Survival , Tumor、Anal Function、Stoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07369531

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:直肠癌、手术吻合、生存、肿瘤、肛门功能、造口。本临床试验的目标是探讨Turnbull-Cutait延迟结肠肛管吻合术(TCA)与低位前切除术联合保护性造口(LAR)在低位直肠癌患者中3年无造口生存的差异,以及术后1年内肛门功能、手术并发症和生存结局的差异。其主要研究问题为:1. TCA手术在改善低位直肠癌患者3年无造口生存方面是否优于LAR手术?2. 两种手术方式在术后肛门功能(通过LARS评分和Wexner评分评估)、生活质量(通过EORTC QLQ-CR29问卷评估)、手术并发症、病理结局和长期生存(无病生存、复发时间、总生存)方面是否存在差异?

研究人员将比较TCA组和LAR组,以观察与LAR手术相比,TCA手术是否能降低永久性造口率,改善术后肛门功能和生活质量,并确保手术安全性和良好的肿瘤相关结局。参与者将:1. 按1:1的比例随机分配到TCA组或LAR组。2. 接受相应的手术干预。3. 在首次手术后1个月、3个月、6个月、9个月、12个月、18个月、24个月、30个月和36个月时完成定期随访。4. 按要求提供相关临床数据(围手术期、病理学、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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