醋酸氯己定含漱液预防ESD术后上消化道感染效果评价

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为醋酸氯己定含漱液对早期上消化道癌内镜黏膜下剥离术(ESD)后感染的预防效果评价

Peking University Third HospitalPeking University Third Hospital
clinicaltrials
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医学影像Esophageal CancerGastric Cancer
Evaluation of the Preventive Effect of Chlorhexidine Acetate Gargle for Upper Gastrointestinal Tract Infection After ESD

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

醋酸氯己定含漱液预防ESD术后上消化道感染效果评价

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为醋酸氯己定含漱液对早期上消化道癌内镜黏膜下剥离术(ESD)后感染的预防效果评价。源站描述涉及食管癌与胃癌患者,研究拟在ESD术前使用醋酸氯己定含漱以改善口腔微环境、减少口腔致病菌,主要目的是评估其对早期上消化道癌ESD治疗后感染的预防作用。描述还列出了纳入与排除标准以及筛查入组流程的初步信息。该数据可用于了解该临床试验的设计框架与研究对象条件(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:食管癌、胃癌。研究者提出在ESD术前让患者用醋酸氯己定漱口,以改善口腔微环境、减少口腔致病菌。本研究的主要目的是评价醋酸氯己定漱口液对早期上消化道癌内镜ESD治疗后感染的预防作用。患者与方法:患者:纳入标准:1.诊断为早期胃肠道癌;2.符合内镜ESD治疗指征;3.年龄不限。排除标准:1.患者不同意使用漱口液;2.患者要求手术。方法 筛选与入组:1.在研究者所在医院经内镜诊断为早期上消化道癌的患者。2.ESD指征评估:采用超声内镜评估病变浸润深度及周围淋巴结。采用腹部或胸部CT进一步评估局部淋巴结及远处转移情况。3.具有治疗指征的患者签署知情同意书。治疗方案:1.患者签署知情同意书后,按照患者入院顺序,根据随机信封分为实验组和对照组。治疗组患者在內镜治疗前三天每日两次给予漱口液。对照组患者不接受漱口。2.ESD术前半小时静脉给予第二代头孢菌素或左氧氟沙星(头孢菌素过敏者)以预防感染。3.ESD的主要步骤包括:病变周围标记、黏膜下注射使病变充分抬举、环形切开黏膜、黏膜下剥离以将黏膜下层与固有肌层完全分离从而实现病变完整切除,以及检查创面血管和病变。4.监测血常规和体温。

【主题与分类】

主题标签:Esophageal Cancer、Gastric Cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03492827

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    • 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:食管癌、胃癌。研究者提出在ESD术前让患者用醋酸氯己定漱口,以改善口腔微环境并减少口腔中的致病菌。本研究的主要目的是评价醋酸氯己定漱口液对内镜下ESD治疗后早期上消化道癌感染的预防作用。患者与方法:患者:纳入标准:1. 诊断为早期胃肠道癌;2. 符合内镜下ESD治疗指征;3. 年龄不限。排除标准:1. 患者不同意使用漱口液;2. 患者要求手术。方法筛选与入组:1. 在研究者所在医院经内镜诊断为早期上消化道癌的患者。2. ESD指征评估:采用超声内镜评估病变浸润深度及周围淋巴结。采用腹部或胸部CT进一步评估局部淋巴结和远处转移。3. 有治疗指征的患者签署知情同意书。治疗方案:1.

患者签署知情同意书后,将根据随机信封按照患者入院顺序分为实验组和对照组。治疗组患者在内镜治疗前三天每日给予两次。对照组患者不接受漱口液。2. 在ESD操作前半小时静脉给予第二代头孢菌素或左氧氟沙星(头孢菌素过敏者)以预防感染。3. ESD的主要步骤包括:病灶周围标记、黏膜下注射使病灶充分抬举、环形切开周围黏膜、黏膜下剥离以完全分离黏膜下层与固有肌层从而实现病灶的完整切除,以及检查创面血管和病灶。4. 监测血常规和体温

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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