第四代双极射频子宫内膜消融装置评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦第四代双极射频子宫内膜消融装置在重度月经出血患者中的评估。覆盖经盆腔超声、宫腔镜和/或子宫内膜活检排除可识别盆腔病理、药物治疗无效且无生育需求的重度月经出血女性,记录消融治疗后基线及6、12个月的月经出血症状(包括闭经率、痛经)与生活质量问卷结果

基本信息
资源简介
第四代双极射频子宫内膜消融装置评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为重度月经出血,聚焦第四代双极射频子宫内膜消融装置在重度月经出血患者中的评估。数据集面向经盆腔超声、宫腔镜和/或子宫内膜活检排除可识别盆腔病理、对推荐药物治疗无效且无生育需求、愿意接受子宫内膜消融的女性,记录消融治疗后基线及6个月、12个月的月经出血症状(包括闭经率、痛经)与生活质量问卷结果。本站将其归类于“症状、体征与临床所见 / 其他”,可用于了解该消融装置在特定人群中的评估设计与随访结局指标。
【数据集背景】
重度月经出血是妇科门诊常见的主诉之一。该数据集所对应的评估关注在排除可识别盆腔病理、且药物治疗难以奏效的情况下,采用第四代双极射频子宫内膜消融装置进行治疗的临床评估。源站描述明确,研究对象为因重度月经出血就诊于妇科门诊的女性,须经盆腔超声、宫腔镜和/或子宫内膜活检中的一项或全部检查确认不存在可识别的盆腔病理,并且对推荐药物治疗无效、症状在治疗后仍持续存在,同时无生育需求并愿意接受子宫内膜消融。
【数据内容】
数据集记录的核心内容围绕消融治疗后的随访评估展开。源站描述指出,结局通过邮寄问卷进行评估,测量月经出血症状,包括闭经率、痛经以及生活质量,评估时点为基线以及消融治疗后的6个月和12个月。主题标签为“Heavy Menstrual Bleeding”。数据中涉及的治疗方式为射频G4子宫内膜消融,治疗可在住院或门诊环境中进行,具体依据患者偏好决定。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述显示,符合条件的重度月经出血女性将接受射频G4子宫内膜消融,治疗场景为住院或门诊,由患者根据自身偏好选择。结局数据通过邮寄问卷的方式采集,用于测量月经出血症状及相关生活质量指标,采集时点为基线、治疗后6个月和12个月。
【适用场景】
该数据集适用于了解第四代双极射频子宫内膜消融装置在重度月经出血患者中的评估框架与随访结局指标,可供关注月经出血症状管理、消融治疗后闭经率与痛经变化以及生活质量评估的相关研究或临床工作参考。其研究对象限定为经检查排除可识别盆腔病理、药物治疗无效、无生育需求且愿意接受消融治疗的重度月经出血女性。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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。
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02449304
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:重度月经出血。所有因重度月经出血(HMB)就诊于妇科门诊的女性,经盆腔超声、宫腔镜和/或子宫内膜活检中一项或全部检查确定为无可见盆腔病变,且对推荐药物治疗(1,2)后仍持续存在的药物治疗难治,无生育保留意愿并愿意接受子宫内膜消融术者,将被邀请参与。符合条件的HMB女性将根据其偏好,在住院或门诊环境中接受射频G4子宫内膜消融术。结局将通过邮寄问卷进行评估,以测量月经出血症状,包括基线时及消融治疗后6个月和12个月时的闭经率、痛经率和生活质量。主要研究之后,还将通过5年时的邮寄调查对门诊子宫内膜消融治疗的长期效果进行额外评估。
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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