肝硬化合并食管胃静脉曲张早期上消化道肿瘤患者临床管理策略
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝硬化合并食管胃静脉曲张的早期上消化道肿瘤患者。源站描述指出,食管癌和胃癌是全球癌症相关发病和死亡的主要原因,早期内镜筛查可显著改善预后,ESD 已成为早期病变的标准微创治疗

基本信息
资源简介
肝硬化合并食管胃静脉曲张早期上消化道肿瘤患者临床管理策略
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝硬化合并食管胃静脉曲张的早期上消化道肿瘤患者。源站描述指出,食管癌和胃癌是全球癌症相关发病和死亡的主要原因,早期内镜筛查可显著改善预后,ESD 已成为早期病变的标准微创治疗。但在肝硬化合并 EGV 患者中,早期上消化道肿瘤的管理尤为棘手:早期癌的检出依赖黏膜颜色和形态的细微改变,而肝硬化患者中这些征象被静脉曲张、门脉高压性胃病及伴随黏膜改变所掩盖,内镜通过受限,影响观察。数据可用于相关临床管理策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝硬化、食管胃静脉曲张、早期上消化道癌。食管癌和胃癌仍是全球癌症相关发病率和死亡率的主要原因。早期内镜筛查至关重要,因其可显著改善预后。ESD已成为早期病变的标准微创治疗,因为它能够实现整块切除,恢复快且成本效益良好。然而,在肝硬化合并EGV的患者中,早期上消化道癌的管理具有独特挑战性。首先,早期癌的检出依赖于识别黏膜色泽和形态的细微改变,但在肝硬化患者中,这些征象被共存的静脉曲张、门脉高压性胃病及伴随的黏膜改变所掩盖,影响内镜通过,妨碍观察并增加漏诊癌症的可能性。其次,这些患者潜在的凝血功能障碍和血小板减少理论上会升高操作相关出血的风险,尤其是当静脉曲张邻近或位于切除区域时。目前,临床指南未对这一高危人群提供具体指导。现有证据有限,多来自小型单臂研究。为建立安全有效的标准化管理方案并评估ESD在此情况下的可行性,我们开展了这项多中心回顾性队列研究,以期为临床决策提供依据。本研究在中国7家三级医院开展。连续纳入2018年1月至2023年4月期间因早期上消化道癌接受ESD的患者。患者被分为肝硬化组(研究组)和非肝硬化对照组。研究组的纳入标准为:年龄>18岁;临床诊断为肝硬化;内镜确诊EGV。非肝硬化组由年龄超过18岁、患有早期上消化道癌但无肝硬化的患者组成,随机选取
【主题与分类】
主题标签:Cirrhosis、Esophagogastric Varices。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07368309
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07368309
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:肝硬化、食管胃静脉曲张、早期上消化道癌。食管癌和胃癌仍是全球癌症相关发病率和死亡率的主要原因。早期内镜筛查至关重要,因其可显著改善预后。ESD已成为早期病变的标准微创治疗,因其能够实现整块切除、恢复快且成本效益良好。然而,在肝硬化合并EGV的患者中,早期上消化道癌的管理具有独特挑战性。首先,早期癌的检出依赖于识别黏膜色泽和形态的细微改变,但在肝硬化患者中,这些征象被共存的静脉曲张、门脉高压性胃病及伴随的黏膜改变所掩盖,内镜通过受阻,影响观察并增加漏诊癌症的可能性。其次,这些患者潜在的凝血功能障碍和血小板减少理论上会升高操作相关出血的风险,尤其是当静脉曲张邻近或位于切除区域时。
目前,临床指南尚未针对这一高危人群提供具体指导。现有证据有限,且大多来自小型单臂研究。为建立安全有效的标准化管理方案,并评估ESD在此类情况下的可行性,我们开展了这项多中心回顾性队列研究,以期为临床决策提供依据。本研究在中国7家三级医院开展。连续纳入2018年1月至2023年4月期间因早期上消化道癌接受ESD的患者。患者被分为肝硬化组(研究组)和非肝硬化对照组。研究组的纳入标准为:年龄>18岁;临床诊断为肝硬化;内镜确诊EGV。非肝硬化组由年龄超过18岁、患有早期上消化道癌但无肝硬化的患者组成,随机选取
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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