注水交换与CO2注气联合腹部加压装置减少手动辅助

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项三臂多中心平行随机对照试验,比较CO2注气结肠镜联合Maxbelt装置、CO2注气结肠镜联合假装置以及注水交换结肠镜三种方法在结肠镜插入过程中减少内镜人员手动辅助(腹部加压和/或体位改变)需求的频率

Evergreen General Hospital, TaiwanEvergreen General Hospital, Taiwan
clinicaltrials
浏览 14
视频分类Manual PressureRepositioningColonoscopyColon Polyp
Water Exchange and CO2 Insufflation With Abdominal Compression Device to Reduce Manual Assistance

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

注水交换与CO2注气联合腹部加压装置减少手动辅助

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项三臂多中心平行随机对照试验,比较CO2注气结肠镜联合Maxbelt装置、CO2注气结肠镜联合假装置以及注水交换结肠镜三种方法在结肠镜插入过程中减少内镜人员手动辅助(腹部加压和/或体位改变)需求的频率。受试者按1:1:1随机分配。研究在台湾两家医院开展:桃园长庚纪念医院和义大癌治疗医院。数据可用于评估不同结肠镜插入技术对减少手动辅助的效果,属于肿瘤/其他分类(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:手动加压、重新定位、结肠镜检查、结肠息肉。这将是一项三臂多中心平行随机对照试验(RCT),旨在比较CO2注气结肠镜联合Maxbelt(干预组)、CO2注气结肠镜联合假装置(假对照组)和注水交换(WE)结肠镜(WE组)之间辅助手动辅助(腹部加压和/或体位改变)的频率。入组患者将按1:1:1的比例随机分配到干预组、假对照组或WE组。这将比较三种不同方法(CO2联合介入装置、CO2联合假装置、WE),以确定哪种方法在减少结肠镜插入过程中内镜工作人员手动辅助需求方面更优。本研究将在台湾两家医院进行:桃园长庚纪念医院和义大癌治疗医院。

【主题与分类】

主题标签:Manual Pressure、Repositioning、Colonoscopy、Colon Polyp。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06496958

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    • 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。

数据说明

条件:手动按压、体位变换、结肠镜检查、结肠息肉。这将是一项三臂多中心平行随机对照试验(RCT),旨在比较CO2注气结肠镜检查联合Maxbelt(干预组)、CO2注气结肠镜检查联合假装置(假对照组)与注水交换(WE)结肠镜检查(WE组)之间辅助手动协助(腹部按压和/或体位变换)的频率。入组患者将按1:1:1的比例随机分配至干预组、假对照组或WE组。这将是对三种不同方法(CO2联合介入装置、CO2联合假装置、WE)的比较,以观察哪一种更能减少结肠镜插入过程中内镜工作人员手动协助的需求。本研究将在台湾的两家医院进行:桃园的长庚纪念医院和高雄的义大癌治疗医院。美国加州大学洛杉矶分校退伍军人事务部大洛杉矶医疗系统塞普尔维达门诊护理中心将作为不招募受试者的参与站点。这项计划中的RCT将持续30个月(从2024年6月至2026年11月),包括3个月的初始设置和3个月的最终分析。

研究现场配备了最先进的结肠镜检查设备,研究者均为WE结肠镜研究专家。年龄在45至75岁、处于结直肠癌平均风险且愿意参与的患者,将在开始结肠镜检查程序前签署知情同意书。每个现场将设立独立的平行随机化,按研究者和结肠镜检查类型(筛查、监测或粪便免疫化学检测阳性结果)进行分层。镇静方式将包括清醒镇静(芬太尼联合咪达唑仑)或全麻镇静(丙泊酚联合芬太尼加咪达唑仑)。随机化将通过计算机生成的序列采用区组设计(每区组四名参与者)进行。CO2联合介入装置组:将根据患者情况,将Maxbelt应用于下腹部脐部正下方的周径处。

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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