比较轻症急性憩室炎是否使用抗生素治疗的随机临床试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕轻症急性憩室炎的治疗展开,比较使用与不使用抗生素两种处理方式。源站描述指出,近年研究对急性憩室炎的传统病理机制提出质疑,转而强调炎症起源,涉及局部促炎细胞因子、微生物群变化、结肠神经肽改变导致的神经肠道信号紊乱及结肠动力异常等潜在病因,并据此质

基本信息
资源简介
比较轻症急性憩室炎是否使用抗生素治疗的随机临床试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕轻症急性憩室炎的治疗展开,比较使用与不使用抗生素两种处理方式。源站描述指出,近年研究对急性憩室炎的传统病理机制提出质疑,转而强调炎症起源,涉及局部促炎细胞因子、微生物群变化、结肠神经肽改变导致的神经肠道信号紊乱及结肠动力异常等潜在病因,并据此质疑抗生素治疗尤其是轻症发作的获益,国际指南亦支持这一立场,同时有研究为轻症患者门诊治疗的安全性提供证据。数据可用于相关临床决策与治疗分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:急性憩室炎。近年来,急性憩室炎的传统病理机制正受到质疑,并被更具科学依据的假说所取代,这些假说强烈主张其起源于炎症。局部促炎细胞因子、微生物群变化、因结肠神经肽改变导致的神经肠道信号传导紊乱以及结肠运动异常,均被提出作为潜在的病因因素。因此,近期发表的文章对急性憩室炎发作时抗生素治疗的益处提出质疑,尤其是对于轻度发作。此外,近期国际指南在其推荐意见中也支持这一立场。而且,近期研究提供了关于轻度急性憩室炎患者门诊治疗安全性的证据。研究者认为,对于轻度急性憩室炎,不使用抗生素的门诊治疗不劣于传统的抗生素治疗,并以再入院率衡量疗效。为此,我们设计了一项多中心、随机、前瞻性研究。所有因急性憩室炎临床征象(左下腹疼痛、腹膜刺激征和/或白细胞增多)就诊于急诊科的患者,都将接受腹部计算机断层扫描以确认诊断,并根据改良Neff(mNeff)分类按严重程度对疾病进行分级。符合纳入标准并签署知情同意书的轻度急性憩室炎(0级)患者将被纳入研究方案,并被随机分配至其中一个治疗组:非甾体抗炎药加抗生素的症状治疗 vs 仅用非甾体抗炎药的症状治疗。他们将在发作开始后的48小时、7天、30天和3个月时接受随访。主要目标是确定在轻度急性憩室炎中,不使用抗生素的治疗在再入院方面是否不劣于传统的抗生素治疗。
【主题与分类】
主题标签:Acute Diverticulitis。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02785549
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02785549
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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
病症:急性憩室炎。近年来,急性憩室炎的传统病理机制受到质疑,并逐渐被更具科学依据的假说所取代,这些假说强烈主张其起源于炎症。局部促炎细胞因子、微生物群变化、因结肠神经肽改变导致的神经肠道信号传导紊乱以及异常的结肠运动均被提出作为潜在的病因因素。因此,近期的出版物对急性憩室炎发作,尤其是轻度发作时抗生素治疗的好处提出了疑问。此外,最近的国际指南在其推荐意见中支持这一立场。而且,近期研究提供了关于轻度急性憩室炎患者作为门诊病人治疗安全性的证据。研究人员认为,对于轻度急性憩室炎,不使用抗生素的门诊治疗不劣于传统的抗生素治疗,以再入院率衡量疗效。为此,我们设计了一项多中心、随机、前瞻性研究。
所有在急诊科就诊、具有急性憩室炎临床体征(左下腹疼痛、腹膜刺激征和/或白细胞增多)的患者,都将接受腹部计算机断层扫描,以确认诊断,并根据改良Neff(mNeff)分类按严重程度对疾病进行分级。符合纳入标准并签署知情同意书的轻度急性憩室炎(0级)患者将被纳入研究方案,并随机分配至以下治疗组之一:非甾体抗炎药联合抗生素的症状治疗 vs 仅使用非甾体抗炎药的症状治疗。他们将在发作后48小时、7天、30天和3个月时接受随访。主要目标是确定在轻度急性憩室炎中,不考虑再入院的情况下,不使用抗生素的治疗是否不劣于传统的抗生素治疗。
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。
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




