Luso-Cor支架与其他内镜技术治疗瘘和吻合口裂开的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肥胖、病态肥胖、食管癌、食管肿瘤、胃癌、胃腺癌、瘘和裂开等病症,涉及减重手术后瘘的内镜管理,比较Luso-Cor食管支架与其他内镜技术

基本信息
资源简介
Luso-Cor支架与其他内镜技术治疗瘘和吻合口裂开的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肥胖、病态肥胖、食管癌、食管肿瘤、胃癌、胃腺癌、瘘和裂开等病症,涉及减重手术后瘘的内镜管理,比较Luso-Cor食管支架与其他内镜技术。源站描述指出,覆盖金属支架的瘘闭合成功率为75%至100%,但支架移位发生率高,常需多次内镜和外科再干预。数据可用于评估不同内镜技术在瘘和吻合口裂开管理中的效果与资源使用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Obesity, Obesity, Morbid, Esophageal Cancer, Esophageal Neoplasms, Gastric Cancer, Gastric Adenocarcinoma, Fistula, Dehiscence. 与不良事件相关的发病率和死亡率随着在瘘口部位进行手术再探查而增加。因此,减重手术后瘘的管理已从手术转向主要以内镜为主的方法,主要使用覆膜金属支架,瘘闭合成功率在75%至100%之间。然而,主要以内镜为主的方法在资源使用方面要求较高,且支架移位发生率高,常需要多次再干预——包括内镜和手术。Luso-Cor食管支架的设计考虑了减重手术后的解剖改变,并旨在克服胃管中的狭窄,这些狭窄可能同时存在于瘘患者中。
【主题与分类】
主题标签:Obesity、Obesity, Morbid、Esophageal Cancer、Esophageal Neoplasms、Gastric Cancer、Gastric Adenocarcinoma、Fistula、Dehiscence、Anastomotic Leak、Anastomotic Leak Esophagus。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06862479
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06862479
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:肥胖、肥胖症、病态肥胖、食管癌、食管肿瘤、胃癌、胃腺癌、瘘管、裂开。与不良事件相关的发病率和死亡率随着在瘘口部位进行手术再探查而增加。因此,减重手术后瘘管的管理已从手术方法转向以内镜为主的方法,主要使用覆膜金属支架,瘘管闭合成功率在75%至100%之间。然而,以内镜为主的方法在资源使用方面要求较高,且支架移位发生率高,常需要多次再次干预——包括内镜下和手术干预。Luso-Cor食管支架的设计考虑了减重手术后的解剖结构改变,并旨在克服胃管狭窄,这种狭窄可能同时存在于袖状胃切除术后伴有瘘管的患者中。一项涉及15例袖状胃切除术后瘘管患者、使用Luso-Cor食管支架管理的初步研究显示,瘘管闭合率为100%,不良事件发生率低,仅发生一例支架功能障碍。
一项近期的荟萃分析提示,与自膨式金属支架相比,内镜负压治疗(EVT)与瘘管成功闭合率提高21%相关(RD 0.21,CI 0.10-0.32;P = 0.0003),与支架置入相比死亡率降低12%(RD 0.12,CI 0.03-0.21;P = 0.006),治疗持续时间平均缩短14.22天(CI 8.38-20.07;P < 0.00001)。此外,EVT与不良事件减少24%相关(RD 0.24,CI 0.13-0.35;P = 0.0001)。在所研究的疗法之间,住院时间无统计学差异。因此,本研究旨在评估并比较新型Luso-Cor食管支架在封堵瘘管、再干预、支架相关不良事件、住院时间方面的成功率,以及其与其它支架或EVT相比在SG术后瘘管管理中的疗效。研究假设 一种专门设计的食管锚定新概念
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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