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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

监测麻醉下胃肠道内镜检查后呼吸系统并发症风险

该数据集英文名为 Risk of Respiratory Complications Following Gastrointestinal Endoscopy Under Monitored Anesthesia Care，来自 clinicaltrials.gov，聚焦于监测麻醉下胃肠道内镜检查后呼吸系统并发症的风险。其主题标签为 Pneumonia 与 Aspiration，本站将其归入呼吸系统疾病 / 肺炎分类。数据集所对应的源站描述指出，胃肠道内镜是目前诊断消化道疾病最广泛使用且可靠的技术；随着止痛需求的增加和麻醉学技术的进步，越来越多患者倾向于在镇静或麻醉下接受胃肠镜检查。无痛胃肠镜技术是一种麻醉方法，与其他麻醉技术一样，在带来舒适的同时也伴随风险。然而，当前研究主要关注检查过程中的呼吸与循环相关不良事件，对检查后延迟出现的呼吸系统并发症关注较少。该数据集即围绕这一被相对忽视的问题领域组织信息。

【数据集背景】

胃肠道内镜在消化道疾病诊断中应用广泛且可靠性较高。随着患者对检查过程舒适度要求的提升以及麻醉学技术的发展，镇静或麻醉下进行胃肠镜检查的比例不断增加。无痛胃肠镜本质上是一种麻醉方法，因而与其他麻醉技术一样，在提供舒适体验的同时也带来相应风险。现有研究多集中于检查过程中的呼吸和循环相关不良事件，而对检查结束后延迟发生的呼吸系统并发症关注不足。该数据集所对应的主题正是监测麻醉下胃肠道内镜检查后的呼吸系统并发症风险，并以 Pneumonia（肺炎）与 Aspiration（误吸）作为主题标签，体现出对术后呼吸系统不良结局的关注方向。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Pneumonia 与 Aspiration，本站分类为呼吸系统疾病 / 肺炎，所涉及的疾病条件包括 Pneumonia 与 Aspiration。数据集围绕监测麻醉下胃肠道内镜检查后呼吸系统并发症风险这一主题组织内容。关于数据集内具体包含的变量、记录数量、字段结构、时间范围等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述说明了其关注的研究背景：胃肠道内镜是诊断消化道疾病最广泛使用且可靠的技术；随着止痛需求增加和麻醉学技术进步，越来越多患者选择在镇静或麻醉下接受胃肠镜检查；无痛胃肠镜作为一种麻醉方法，在带来舒适的同时也伴随风险；当前研究主要关注检查过程中的呼吸与循环相关不良事件，而对检查后延迟呼吸系统并发症关注较少。关于具体的采集方法、采样策略、数据提取流程等细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与分类，该数据集适用于关注监测麻醉下胃肠道内镜检查后呼吸系统并发症风险的相关场景，尤其是围绕肺炎与误吸两类主题的研究与参考。其背景信息可用于说明无痛胃肠镜技术伴随的麻醉风险，以及检查后延迟呼吸系统并发症这一相对被忽视的问题领域。关于具体适用的分析任务、模型训练用途或临床决策场景，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或已知限制的具体说明。需要说明的是，该数据集对应的源站描述主要阐述了研究背景与关注点，即当前研究多聚焦检查过程中的呼吸与循环不良事件、对检查后延迟呼吸系统并发症关注较少，但未提供可用于评估数据质量的具体指标或结论。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06705894

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06705894

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。

数据说明

条件：肺炎、误吸。胃肠镜是目前诊断消化道疾病最常用且最可靠的技术。随着镇痛需求的增加和麻醉学技术的进步，越来越多的患者倾向于在镇静或麻醉下接受胃肠镜检查。胃肠镜无痛技术是一种麻醉方法，与其他麻醉技术一样，它在带来舒适的同时也伴随风险。然而，目前的研究主要集中在检查过程中的呼吸和循环相关不良事件，而对检查后延迟性呼吸系统并发症的关注较少。

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