腹部大手术后短期围手术期血栓预防
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项回顾性队列研究，纳入 89 例因结直肠癌和胃癌接受腹部大手术的患者
基本信息
资源简介
腹部大手术后短期围手术期血栓预防
该数据集对应的是一项关于腹部大手术后短期围手术期血栓预防的回顾性队列研究，来源为 clinicaltrials.gov，在站内归入肿瘤 / 胃癌分类。研究关注的核心问题是深静脉血栓（Deep Vein Thrombosis），研究对象为因结直肠癌和胃癌接受腹部大手术的患者，共纳入 89 例。所有患者接受的是短期预防方案，即在住院期间进行预防，而非延长至术后 4 周的预防方案。在研究期间，所有参与者均接受了双功超声检查，用于深静脉血栓的诊断。该数据集因此围绕腹部大手术后短期血栓预防策略与深静脉血栓发生情况之间的关系展开，可为相关临床问题的回顾性分析提供基础信息。
【数据集背景】
该数据集所依托的研究聚焦于腹部大手术后的静脉血栓预防策略。对于因结直肠癌和胃癌接受腹部大手术的患者而言，术后血栓风险是围手术期管理中的重要问题。深静脉血栓作为该研究关注的条件，其诊断与预防策略的选择直接关系到患者术后安全。研究比较的背景是短期预防与延长预防两种策略：短期预防仅覆盖住院期间，而延长预防则持续至术后 4 周。该数据集所记录的患者均接受了短期预防，而非延长预防，这为观察短期预防条件下深静脉血栓的发生与诊断情况提供了特定视角。研究采用回顾性队列设计，纳入 89 例患者，属于肿瘤 / 胃癌相关分类下的数据资源。
【数据内容】
该数据集涉及的患者均为因结直肠癌和胃癌接受腹部大手术者，总数为 89 例。研究记录的核心变量围绕深静脉血栓展开，所有参与者在研究期间均接受了双功超声检查，以用于深静脉血栓的诊断。患者接受的干预为短期围手术期血栓预防，即预防措施仅限于住院期间，未采用术后 4 周的延长预防方案。数据集的主题标签为 Deep Vein Thrombosis，站内分类为肿瘤 / 胃癌。除上述信息外，源站未提供关于具体变量字段、随访时间点、人口学构成、肿瘤分期、手术方式、预防药物种类及剂量、超声检查频次与具体结果等更细粒度的数据内容。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明，这是一项回顾性队列研究，而非前瞻性随机对照试验。研究纳入 89 例接受腹部大手术的结直肠癌和胃癌患者，所有患者均接受短期预防，并在研究期间接受双功超声检查以诊断深静脉血栓。数据集的采集时间范围、具体机构来源、数据提取方式、伦理审批信息以及数据管理流程等，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于围绕腹部大手术后短期血栓预防与深静脉血栓诊断相关的回顾性研究场景，尤其是涉及结直肠癌和胃癌手术患者的围手术期血栓管理问题。由于研究设计为回顾性队列，且所有患者均接受短期预防，该数据集可用于描述该特定人群在住院期间预防策略下的深静脉血栓诊断情况。其主题标签和分类也提示其可用于肿瘤 / 胃癌相关数据整理与检索。但需注意，源站未提供对照组或延长预防组的直接比较数据，因此不适用于直接推断短期预防与延长预防之间的疗效差异。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、下载格式、数据结构说明或分析指引。使用者如需利用该数据集，应依据 clinicaltrials.gov 上该研究对应的公开信息进行检索与确认。由于源站未提供变量字典、数据字典或统计代码，无法进一步说明如何提取、清洗或分析该数据集。
【质量与限制】
该数据集为回顾性队列研究，样本量为 89 例，研究人群限定为因结直肠癌和胃癌接受腹部大手术并接受短期预防的患者。所有参与者均接受双功超声检查用于深静脉血栓诊断，但源站未提供超声检查的具体时机、频次、判读标准及结果分布。由于缺乏延长预防对照组，该数据集在比较不同预防策略效果方面存在局限。此外，源站未提供失访情况、数据完整性、缺失值处理、偏倚控制及统计分析方法等信息，因此无法对其证据等级或外推性作出进一步判断。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或数据共享政策。使用者应直接参考 clinicaltrials.gov 上该研究条目的官方信息，以获取引用与许可相关要求。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04709510
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：深静脉血栓形成。这是一项回顾性队列研究，纳入89例因结直肠癌和胃癌接受大型腹部手术的患者。所有患者均接受了短期预防（仅住院期间），而非延长预防（4周）。研究期间，所有参与者均接受了双功超声检查以诊断深静脉血栓形成。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
