患者生成生理健康数据与患者报告结局的远程监测
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肿瘤尤其是胃癌及食管癌患者的远程围手术期监测。覆盖临床0期至II期食管腺癌、食管鳞状细胞癌及胃癌（AJCC v8）
基本信息
资源简介
患者生成生理健康数据与患者报告结局的远程监测
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肿瘤尤其是胃癌及食管癌患者的远程围手术期监测。覆盖临床0期至II期食管腺癌、食管鳞状细胞癌及胃癌（AJCC v8）。主要目标为评估拟接受胃肠道、泌尿生殖系统及妇科肿瘤手术的实体瘤患者远程围手术期监测的可行性与可接受性，并探索体重、体温、血氧饱和度、心率、血压、每日步数等生理健康参数及症状、生活质量等患者报告结局的模式、轨迹与变化。可用于围手术期远程监测研究及患者结局预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：临床0期食管腺癌 AJCC v8、临床0期食管鳞状细胞癌 AJCC v8、临床0期胃癌 AJCC v8、临床I期食管腺癌 AJCC v8、临床I期食管鳞状细胞癌 AJCC v8、临床I期胃癌 AJCC v8、临床II期食管腺癌 AJCC v8、临床II期食管鳞状细胞癌 AJCC v8。主要目标：I. 评估对计划接受胃肠道（GI）、泌尿生殖系统（GU）、妇科（GYN）肿瘤手术的实体瘤癌症患者进行远程围手术期监测的可行性和可接受性。II. 探索生理健康参数结局（体重、体温、氧饱和度、心率、血压、每日步数）和患者报告结局（PROs）（症状、生活质量[QO
【主题与分类】
主题标签：Clinical Stage 0 Gastric Cancer AJCC v8、Clinical Stage I Gastric Cancer AJCC v8、Clinical Stage II Gastric Cancer AJCC v8、Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Hepatobiliary Neoplasm、Malignant Digestive System Neoplasm、Malignant Genitourinary System Neoplasm、Malignant Neoplasm、Stage 0 Colorectal Cancer AJCC v8、Stage 0a Bladder Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04501913
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04501913
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件：临床0期食管腺癌AJCC v8、临床0期食管鳞状细胞癌AJCC v8、临床0期胃癌AJCC v8、临床I期食管腺癌AJCC v8、临床I期食管鳞状细胞癌AJCC v8、临床I期胃癌AJCC v8、临床II期食管腺癌AJCC v8、临床II期食管鳞状细胞癌AJCC v8。主要目标：I. 评估对计划接受胃肠道（GI）、泌尿生殖系统（GU）、妇科（GYN）癌症手术的实体瘤癌症患者进行远程围手术期监测的可行性和可接受性。II. 探讨从手术前至出院后期间生理健康参数结果（体重、体温、血氧饱和度、心率、血压、每日步数）和患者报告结局（PROs）（症状、生活质量[QOL]）的模式、轨迹和变化。III. 探讨生理健康参数结果/PROs变化与手术结局（术后并发症、再入院）之间的关系。IV.
探讨开放手术与微创（腹腔镜或机器人）手术在生理健康参数及患者报告结局（PROs）方面的变化。概要：患者从术前7天开始至出院后30天，使用家庭监测设备和活动监测器进行远程围手术期监测。研究完成后，对患者进行为期2个月的随访。
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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