良性前列腺增生引起的下尿路症状

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为良性前列腺增生引起的下尿路症状。研究采用准实验(前测-后测)设计,在 Assiut Urology and Nephrology Hospital 开展,纳入 60 名 40 岁以上、确诊良性前列腺增生且无前列腺癌等影响排尿因素的成年男性患者

Amna A. Desouky, MDAmna A. Desouky, MD
clinicaltrials
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表格预测Benign Prostatic Hyperplasia
Lower Urinary Tract Symptoms Due to Benign Prostatic Hyperplasia

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

良性前列腺增生引起的下尿路症状

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为良性前列腺增生引起的下尿路症状。研究采用准实验(前测-后测)设计,在 Assiut Urology and Nephrology Hospital 开展,纳入 60 名 40 岁以上、确诊良性前列腺增生且无前列腺癌等影响排尿因素的成年男性患者。数据通过结构化访谈问卷和国际前列腺症状评分(IPSS)在自我管理干预前后采集,涵盖社会人口学数据、临床数据、患者自我管理知识及下尿路症状评分,可用于评估自我管理干预对下尿路症状的改善效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Benign Prostatic Hyperplasia。研究设计:本研究采用准实验(前测-后测)研究设计。本研究在 Assiut Urology and Nephrology Hospital 进行。采用目的抽样,纳入 60 名诊断为良性前列腺增生的成年男性患者,年龄大于 40 岁,没有其他影响排尿的因素,如前列腺癌。患者在基线时使用以下工具进行评估:工具(I):结构化访谈问卷。工具(II):International Prostate Symptom Score(IPSS)。每位患者在进行自我管理干预之前,将使用工具 I 评估社会人口学数据、临床数据以及患者关于自我管理的知识。每位患者在进行自我管理干预之前,将使用工具 II(IPSS)评估下尿路症状。

【主题与分类】

主题标签:Benign Prostatic Hyperplasia。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06051383

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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:良性前列腺增生。研究设计:本研究采用准实验(前测-后测)研究设计。本研究在Assiut泌尿与肾脏病医院进行。采用目的抽样法,纳入60名确诊为良性前列腺增生的成年男性患者,年龄大于40岁,无其他影响排尿的因素,如前列腺癌。患者在基线时使用以下工具进行评估:工具(I):结构化访谈问卷。工具(II):国际前列腺症状评分(IPSS)。每位患者在接受自我管理干预前,将使用工具I评估社会人口学资料、临床资料以及患者关于自我管理的知识。每位患者在接受自我管理干预前,将使用工具II(IPSS)评估下尿路症状。IPSS是一种评分系统,用于筛查和诊断BPH,以及监测症状并指导疾病管理决策,监测下尿路症状,它包括七个关于BPH症状的问题。每个问题的答案范围为0至5分。

最高分为35分。根据总分,症状被分类为轻度(0-7分)、中度(8-19分)和重度(20-35分)。实施自我管理干预3个月后,使用(工具II)对每位患者的下尿路症状(LUTS)临床进展“严重程度”进行了重新评估。

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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