根治性前列腺切除术后盆底功能与心理社会后遗症的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌(腺癌)患者接受根治性前列腺切除术后的长期盆底功能与心理社会后遗症评估

University of ValenciaUniversity of Valencia
clinicaltrials
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音频分类Prostate Cancer (Adenocarcinoma)Radical ProstatectomyUrinary Incontinence (UI)
Evaluation of Pelvic Floor Function and Psychosocial Sequelae Following Radical Prostatectomy for Prostate Cancer

基本信息

模态
音频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

根治性前列腺切除术后盆底功能与心理社会后遗症的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌(腺癌)患者接受根治性前列腺切除术后的长期盆底功能与心理社会后遗症评估。覆盖尿失禁、术后勃起功能障碍等常见并发症,涉及生活质量、性健康、自尊、人际关系及心理社会福祉等维度。数据可用于分析术后并发症模式、盆底康复治疗可及性与使用差异,以及术后长期功能与心理社会结局的相关性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前列腺癌(腺癌)、根治性前列腺切除术、尿失禁(UI)、根治性前列腺切除术后勃起功能障碍。根治性前列腺切除术是局限性前列腺癌最常见的治愈性治疗之一。尽管近几十年来手术技术有所改进,但尿失禁和勃起功能障碍仍是术后最常见的长期并发症。这些情况可能显著影响患者的生活质量、性健康、自尊、人际关系和心理社会福祉。尽管存在保守的盆底康复策略,但术前和术后盆底物理治疗的可及性和使用情况仍然存在差异。这项观察性横断面研究旨在评估根治性前列腺切除术对盆底功能和心理社会

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer (Adenocarcinoma)、Radical Prostatectomy、Urinary Incontinence (UI)。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07693647

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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:前列腺癌(腺癌)、根治性前列腺切除术、尿失禁(UI)、根治性前列腺切除术后勃起功能障碍。根治性前列腺切除术是局限性前列腺癌最常见的治愈性治疗方法之一。尽管近几十年来手术技术有所改进,但尿失禁和勃起功能障碍仍是术后最常见的长期并发症。这些情况可能对患者的生活质量、性健康、自尊、人际关系和心理社会福祉产生重大影响。尽管已有保守的盆底康复策略,但手术前后盆底物理治疗的可及性和使用情况仍存在差异。这项观察性横断面研究旨在评估根治性前列腺切除术对参与研究前至少一年接受手术的男性盆底功能和心理社会结局的长期影响。数据将通过经过验证的患者报告结局指标和一份结构化问卷收集,问卷内容包括社会人口学、临床和治疗相关信息。

参与者将通过社交媒体、机构传播、患者网络和滚雪球抽样方式招募。在提供电子知情同意后,参与者将在线完成研究问卷;若数字素养有限,则由受过培训的研究人员通过结构化电话访谈完成。访谈不会进行录音,所有数据在分析前均将进行假名化处理。主要目标是评估根治性前列腺切除术后的尿失禁和勃起功能障碍,并描述其心理社会后果。次要目标包括确定接受过盆底物理治疗相关信息的患者比例,识别在手术前和/或手术后接受过盆底康复的患者比例,并探讨康复是否与功能及心理社会结局的差异相关。该研究还旨在提高对盆底

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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