保留神经前列腺癌根治术中神经血管束应用冻干胎盘组织的患者报告勃起功能恢复与生活质量结局对比标准治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌患者在保留神经机器人根治性前列腺切除术中的结局研究。研究比较在保留的神经血管束上放置冻干胎盘组织(LPT)与标准治疗对术后勃起功能恢复和控尿功能的影响,纳入术前SHIM评分大于19(术前性功能中等或较高)的患者

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文本预测Prostate Cancer
Patient-Reported Erectile Recovery and Quality of Life Outcomes With Lyopreserved Placental Tissue Applied Directly Over Neurovascular Bundle During Nerve Sparing Radical Prostatectomy Versus Standard of Care

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

保留神经前列腺癌根治术中神经血管束应用冻干胎盘组织的患者报告勃起功能恢复与生活质量结局对比标准治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌患者在保留神经机器人根治性前列腺切除术中的结局研究。研究比较在保留的神经血管束上放置冻干胎盘组织(LPT)与标准治疗对术后勃起功能恢复和控尿功能的影响,纳入术前SHIM评分大于19(术前性功能中等或较高)的患者。数据可用于评估LPT作为神经包裹材料在改善术后功能恢复方面的潜在作用,以及患者报告的生活质量结局分析(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。冻干胎盘组织(LPT)的手术植入已获FDA批准,并已广泛用于伤口护理。其用途正在扩展,最近LPT已被用于糖尿病足溃疡、急性和慢性手术伤口、各种瘘管,甚至作为腓总神经的神经包裹材料。保留神经前列腺切除术的手术技术自1982年Walsh首次描述以来不断演变,现在通常借助机器人辅助完成。研究者打算研究在保留神经的机器人前列腺切除术中,将LPT放置在保留的神经血管束上,是否会改善前列腺癌机器人根治性前列腺切除术后恢复勃起能力和/或控尿功能。术前国际勃起功能指数(SHIM)评分>19(术前性功能中等或较高)的患者计划

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05366842

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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。冻存胎盘组织(LPT)的手术植入已获FDA批准,并已广泛用于伤口护理。其用途正在不断扩大,最近,LPT已被用于治疗糖尿病足溃疡、急性和慢性手术伤口、各种瘘管,甚至用作腓总神经的神经包裹材料。自Walsh于1982年首次描述以来,保留神经的前列腺切除术的手术技术不断发展,目前通常借助机器人辅助完成。研究者打算研究在保留神经的机器人前列腺切除术中,将LPT放置在保留的神经血管束上,是否会改善前列腺癌机器人根治性前列腺切除术后勃起功能和/或控尿功能的恢复。术前男性性健康量表(SHIM)评分>19(术前性功能中等或较高)且计划接受机器人辅助腹腔镜前列腺切除术的患者将被随机分配接受在保留的神经血管束上直接放置LPT或接受标准治疗。患者将在术后1个月、3个月、6个月和1年独立报告勃起功能和控尿情况。

主要结局指标将包括达到勃起功能的平均时间、各时间点组内达到勃起功能的百分比以及SHIM评分的平均变化。次要结局指标将包括达到控尿的平均时间。研究者还将报告任何不良事件。

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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