近端胃切除术后三种消化道重建方法疗效比较方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/胃癌领域,围绕近端早期胃腺癌患者近端胃切除术后三种消化道重建方法的疗效比较

Changzhi People's Hospital Affiliated to Changzhi Medical CollegeChangzhi People's Hospital Affiliated to Changzhi Medical College
clinicaltrials
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其他预测Proximal Gastric AdenocarcinomaGastrectomyAnastomosisReflux EsophagitisPostoperative Complications
Protocol for Comparing the Efficacy of Three Reconstruction Methods of the Digestive Tract After Proximal Gastrectomy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

近端胃切除术后三种消化道重建方法疗效比较方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/胃癌领域,围绕近端早期胃腺癌患者近端胃切除术后三种消化道重建方法的疗效比较。研究计划纳入 180 例患者,随机分为 Kamikawa 组、单通道空肠间置组和 SOFY 重建组各 60 例,记录一般信息、既往病史、实验室与影像学检查及手术过程,主要终点为反流性食管炎发生率,并涉及吻合口漏、吻合口狭窄、手术时间等指标,可用于术后并发症风险预测与重建方式比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:近端胃腺癌、胃切除术、吻合术、反流性食管炎、术后并发症。该试验将纳入 180 例近端早期胃癌患者,随后随机分配到三组之一:A 组(Kamikawa,n = 60)、B 组(单通道空肠间置,n = 60)或 C 组(SOFY 重建,n = 60)。将记录每位患者的一般信息、既往病史、实验室和影像学检查结果以及手术过程。A 组、B 组和 C 组患者将在标准近端胃切除和淋巴结清扫后分别接受 Kamikaze 重建、单通道空肠间置重建和 SOFY 重建。主要终点将是反流性食管炎的发生率,而吻合口漏、吻合口狭窄、手术时间和术中

【主题与分类】

主题标签:Proximal Gastric Adenocarcinoma、Gastrectomy、Anastomosis、Reflux Esophagitis、Postoperative Complications。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06062225

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    • 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。

数据说明

条件:近端胃腺癌、胃切除术、吻合术、反流性食管炎、术后并发症。该试验将纳入180例近端早期胃癌患者,随后随机分配至三组之一:A组(Kamikawa,n=60)、B组(单通道空肠间置,n=60)或C组(SOFY重建,n=60)。将记录每例患者的一般信息、既往病史、实验室及影像学检查结果和手术过程。A组、B组和C组患者分别在标准近端胃切除术和淋巴结清扫后接受Kamikawa重建、单通道空肠间置重建和SOFY重建。主要终点为反流性食管炎的发生率,而吻合口漏、吻合口狭窄、手术时间和术中失血量的发生率将作为次要终点,以比较这三种重建方法在近端胃切除术后的疗效。

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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