尿动力学证实DU/DA患者的EEP研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于经尿动力学证实存在逼尿肌活动低下(DU)或逼尿肌无反射(DA)的患者,涉及下尿路症状、下尿路梗阻综合征、逼尿肌活动低下、逼尿肌无反射及前列腺增生等病症

EEPiDuDa Study GroupEEPiDuDa Study Group
clinicaltrials
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视频Lower Urinary Tract SymptomsLower Urinary Tract Obstructive SyndromeDetrusor UnderactivityDetrusor AreflexiaProstatic Hyperplasia
EEP in Patients With Urodynamically Proven DU/DA

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

尿动力学证实DU/DA患者的EEP研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于经尿动力学证实存在逼尿肌活动低下(DU)或逼尿肌无反射(DA)的患者,涉及下尿路症状、下尿路梗阻综合征、逼尿肌活动低下、逼尿肌无反射及前列腺增生等病症。源站描述提及良性前列腺增生(BPH)在七十岁男性中影响约四分之三,对生活质量及医疗成本影响显著,并讨论了α1受体阻滞剂等药物治疗失败后需手术干预,以及根据前列腺体积选择不同手术方式(如开放前列腺切除术)的背景。数据可用于相关泌尿系统疾病的研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:下尿路症状、下尿路梗阻综合征、逼尿肌活动低下、逼尿肌无反射、前列腺增生。背景:作为最常见的泌尿系统疾病之一,良性前列腺增生(BPH)影响约四分之三的七十岁男性,并与患者生活质量(QoL)的重大影响以及医疗保健的巨额费用相关。对于许多患有下尿路症状(LUTS)的患者,药物治疗(如使用α1受体阻滞剂)最初是成功的,但当药物治疗失败且结果/功能仍不令人满意时,手术治疗就变得必要。根据前列腺体积(PV),可采用不同的手术技术进行治疗。对于显著增大的腺体,开放前列腺切除术(OP)作为最古老的手术方式主导了多年。然而,OP是

【主题与分类】

主题标签:Lower Urinary Tract Symptoms、Lower Urinary Tract Obstructive Syndrome、Detrusor Underactivity、Detrusor Areflexia、Prostatic Hyperplasia。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06452927

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:下尿路症状、下尿路梗阻综合征、逼尿肌活动低下、逼尿肌无反射、前列腺增生。背景:作为最常见的泌尿系统疾病之一,良性前列腺增生(BPH)影响着约四分之三的七十多岁男性,不仅对患者的生活质量(QoL)造成重大影响,也给医疗保健系统带来可观的经济负担。对于许多遭受下尿路症状(LUTS)困扰的患者,药物治疗(如使用α1受体阻滞剂)起初有效,但当药物治疗失败且疗效/功能仍不理想时,手术治疗便成为必要。根据前列腺体积(PV)的不同,可采用不同的手术技术进行治疗。对于显著增大的腺体,开放前列腺切除术(OP)作为最古老的手术方式,多年来一直占据主导地位。然而,OP伴有显著的并发症,目前欧洲泌尿外科学会(EAU)仅在不具备激光辅助内镜剜除术条件时才推荐该术式。

在这些患者中,逼尿肌活动低下(DU)和逼尿肌无收缩力(DA)的存在代表了一种特别具有挑战性的情况,因为尚无有效的药物治疗。因此,研究重点集中在最大限度地通过手术降低膀胱出口阻力,以确保膀胱有效排空。关于此主题的有限数据显示,接受钬激光前列腺剜除术(HoLEP)的患者取得了有希望的结果。因此,本项目旨在评估EEP作为DU/DA患者手术治疗方案的有效性,无论PV或剜除设备/方法如何。项目目标:* 建立一个多中心、回顾性/前瞻性数据库,纳入经尿动力学证实患有非神经源性病因继发的逼尿肌活动低下(DU)或无收缩力(DA),并接受EEP的患者。* 第一阶段:回顾性(根据现有病历资料和方法,纳入经尿动力学证实、符合纳入标准且有术后结局的患者。* 第二阶段:前瞻性采集患者数据

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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