鼻部插值皮瓣修复术后结局多中心前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性队列研究,聚焦鼻部 Mohs 术后缺损行插值皮瓣修复的患者

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
浏览 8
医学影像预测Skin Cancer, Non-MelanomaSkin Cancer MelanomaMohs Micrographic Surgery
Interpolated Flap Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

鼻部插值皮瓣修复术后结局多中心前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性队列研究,聚焦鼻部 Mohs 术后缺损行插值皮瓣修复的患者。主要结局为术后 4 周内短期并发症发生率,包括死亡、需额外干预的出血、手术导致的功能丧失、因手术并发症住院及手术部位感染;次要结局涵盖皮瓣坏死发生率及修复后 1、4、16 周的生活质量评估,采用 Skin Cancer Index(SCI)等工具。数据可用于术后并发症风险预测、生活质量与鼻功能结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非黑色素瘤皮肤癌、黑色素瘤皮肤癌、Mohs显微描记手术。本项目是一项多中心前瞻性队列研究,评估鼻部 Mohs 术后手术缺损行插值皮瓣修复后的术后并发症发生率、生活质量结局及鼻功能。我们的主要结局是短期并发症(术后 4 周内)的发生率,由美国 Mohs 外科学会定义为:死亡、需要额外干预的出血、归因于手术的功能丧失、因手术并发症住院以及手术部位感染。次要结局将包括皮瓣坏死发生率以及修复后 1、4 和 16 周的生活质量评估。生活质量将使用 Skin Cancer Index(SCI)——一种皮肤癌特异性生活质量工具——以及 Nasal Appearance and F 进行调查。

【主题与分类】

主题标签:Skin Cancer, Non-Melanoma、Skin Cancer Melanoma、Mohs Micrographic Surgery。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04164550

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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:非黑色素瘤皮肤癌、黑色素瘤皮肤癌、莫氏显微手术。本项目为多中心前瞻性队列研究,评估鼻部莫氏手术后缺损采用插入皮瓣修复后的术后并发症发生率、生活质量结局及鼻功能。主要结局为短期并发症(术后4周内)的发生率,依据美国莫氏手术学会定义包括:死亡、需额外干预的出血、归因于手术的功能丧失、因手术并发症住院以及手术部位感染。次要结局将包括皮瓣坏死发生率及修复后1周、4周和16周的生活质量评估。生活质量将采用皮肤癌指数(SCI)——一种皮肤癌特异性生活质量量表,以及鼻外观与功能评估问卷(NAFEQ)进行调查。既往文献已表明,门诊环境下莫氏手术的并发症发生率非常低,但该文献通常局限于单中心研究或考察较小范围修复的研究。

此外,已有研究证实,接受皮肤癌诊断会带来压力,患者对皮肤癌手术的满意度与其外观相关,瘢痕或外观改变会降低生活质量。本研究旨在填补当前文献中的知识空白,通过考察大缺损的修复,并同时关注并发症和生活质量结局。数据收集将于术前开始,纳入18岁及以上、需要采用插入皮瓣修复莫氏术后缺损的患者。随后将对这些患者进行随访,并要求其在规定的时间间隔完成SCI和NAFEQ调查以及并发症问卷。所有数据将通过安全的RedCap数据库存储。

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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