儿童外科中肌内效贴布的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕儿童阑尾炎术后应用肌内效贴布(kinesio taping)的效果展开

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clinicaltrials
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其他回归AppendicitisSurgeryPain, Acute
The Effect of Kinesio Taping in Pediatric Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童外科中肌内效贴布的效果

该数据集英文名为 The Effect of Kinesio Taping in Pediatric Surgery,来源于 clinicaltrials.gov,本站将其归类于“症状、体征与临床所见 / 其他”类别。数据集围绕儿童阑尾炎术后应用肌内效贴布(kinesio taping)的效果展开,涉及的主题标签包括 Appendicitis、Surgery 以及 Pain, Acute。源站描述指出,肌内效贴布单独使用或联合使用,被视为多种疾病和症状过程中疼痛管理的替代性应用方式,相关来源称其可缓解疼痛并使活动更为容易。该研究旨在考察对 6 至 12 岁儿童阑尾炎手术后腹部区域施加肌内效贴布,对术后疼痛和排气(gas output)的影响。

【数据集背景】

源站描述显示,肌内效贴布单独或联合应用,是多种疾病和症状过程中疼痛管理的一种替代性应用。已有来源指出,肌内效贴布能够缓解疼痛并使活动更容易。然而,在查阅文献后发现,尚无研究考察肌内效贴布应用在阑尾炎手术儿童术后疼痛管理和胀气(flatulence)方面的有效性。基于这一空白,本研究旨在考察对 6 至 12 岁儿童阑尾炎手术后腹部区域施加肌内效贴布,对术后疼痛和排气的影响。数据集所涉及的条件包括 Appendicitis、Surgery、Pain, Acute。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Appendicitis、Surgery、Pain, Acute。源站描述中提及的研究关注对象为 6 至 12 岁、接受阑尾炎手术的儿童,关注的干预方式为施加于腹部区域的肌内效贴布,关注的结局包括术后疼痛和排气(gas output),背景中还提及术后期间的胀气(flatulence)。除上述内容外,源站未提供关于具体数据字段、变量结构、样本量、分组方式或测量指标的更多信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中说明了研究背景与目的,即针对 6 至 12 岁阑尾炎手术儿童,考察腹部肌内效贴布对术后疼痛和排气的影响。除来源站为 clinicaltrials.gov 以及上述研究背景与目的外,源站未提供关于采集方法、采集时间、采集地点、招募方式或数据收集流程的具体信息。

【适用场景】

基于源站描述,该数据集适用于关注儿童阑尾炎术后疼痛管理与排气情况的场景,也可用于了解肌内效贴布作为疼痛管理替代性应用在儿科手术后的研究背景。其主题标签 Appendicitis、Surgery、Pain, Acute 表明其与阑尾炎、手术及急性疼痛相关。除上述方向外,源站未提供关于具体适用场景的更多说明。

【使用方法】

源站未提供关于该数据集具体使用方法的信息。

【质量与限制】

源站描述提到,在查阅文献时未能找到考察肌内效贴布应用在阑尾炎手术儿童术后疼痛管理和胀气方面有效性的研究,这构成了开展本研究的理由。除这一背景说明外,源站未提供关于数据质量、样本代表性、偏倚控制、局限性或验证情况的更多信息。

【引用与许可】

源站未提供关于引用方式与许可条款的信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06344897

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:阑尾炎、手术、疼痛、急性。据称,肌内效贴布单独或联合使用,是多种疾病及症状过程中疼痛管理的替代性应用方法。这些文献指出,肌内效贴布可缓解疼痛并使活动更为容易。查阅文献后发现,尚无研究探讨肌内效贴布应用于阑尾炎手术患儿术后疼痛管理及胀气中的有效性。因此,本研究旨在探讨腹部区域应用肌内效贴布对6-12岁儿童阑尾炎术后疼痛及排气的影响。

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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