TEAS 时机对胃切除术恢复的影响(TEAS-TIME 试验)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 TEAS 时机对胃切除术恢复的影响(TEAS-TIME 试验),属于肿瘤/胃癌方向

基本信息
资源简介
TEAS 时机对胃切除术恢复的影响(TEAS-TIME 试验)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 TEAS 时机对胃切除术恢复的影响(TEAS-TIME 试验),属于肿瘤/胃癌方向。源站描述显示,这是一项在中国山东省 13 家三级医院开展的前瞻性、多中心、三臂、平行组、随机、假对照试验,计划纳入 300 名拟行腹腔镜根治性胃切除术的 I-III 期胃癌患者,按 1:1:1 随机分为 Peri-TEAS、Post-TEAS 和 Sham-TEAS 三组,采用中央随机化系统并按研究中心分层、随机区组设计,分配隐藏由系统保证。可用于胃癌围手术期 TEAS 干预时机相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Gastric Cancer (GC)、Stomach Neoplasms。本研究是一项前瞻性、多中心、三臂、平行组、随机、假对照试验,在中国山东省 13 家三级医院开展。共 300 名符合条件的、拟行腹腔镜根治性胃切除术的 I-III 期胃癌参与者将被纳入,并按 1:1:1 比例随机分配到三组之一:Peri-TEAS(在手术前、手术中和手术后给予经皮穴位电刺激)、Post-TEAS(手术前和手术中给予假治疗,手术后给予真实 TEAS)或 Sham-TEAS(所有时间点均给予假治疗)。随机化将使用中央系统进行,按研究中心分层,并采用随机区组设计且区组大小随机分配。分配隐藏由该系统保证,分组分配仅在
【主题与分类】
主题标签:Gastric Cancer (GC)、Stomach Neoplasms。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07714980
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07714980
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胃癌(GC)、胃肿瘤。本研究是一项前瞻性、多中心、三臂、平行组、随机、假对照试验,在中国山东省13家三级医院开展。计划纳入300名拟行腹腔镜根治性胃切除术的I-III期胃癌合格受试者,并按1:1:1比例随机分配至三组之一:围手术期TEAS组(经皮穴位电刺激,于术前、术中和术后实施)、术后TEAS组(术前和术中给予假治疗,术后给予真实TEAS)或假TEAS组(所有时间点均给予假治疗)。随机化将采用中央系统进行,按研究中心分层,并采用随机区组设计,区组大小随机分配。分配隐藏由该系统保证,仅在受试者入组后揭晓分组。TEAS使用标准化电针仪(SDZ-V,苏州医疗用品厂)实施,采用密疏波(2 Hz与100 Hz交替,5s/10s占空比),强度个体化滴定。
选取四个双侧穴位:合谷(LI4)、内关(PC6)、足三里(ST36)和上巨虚(ST37),遵循WHO标准穴位定位。对于围手术期TEAS组,刺激在麻醉诱导前30分钟开始,以个体确定的最大耐受阈值进行,整个手术期间以相同强度持续,术后第1至第3天每天恢复30分钟。对于术后TEAS组,手术前和手术期间给予假刺激,术后采用与围手术期TEAS组相同的方案进行真实TEAS。假TEAS组在所有时间点均接受假刺激。为保持盲法,设备屏幕被遮挡,操作者使用标准化脚本以避免揭盲。所有参与者均接受标准化的加速康复外科(ERAS)方案,包括不进行肠道准备、p
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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