胃束带术、腹腔镜袖状胃切除术与胃旁路手术的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肥胖青少年减重手术方式的比较,涉及胃束带术、腹腔镜袖状胃切除术与胃旁路手术

Yale UniversityYale University
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Obese Adolescents
Comparison Between Gastric Band, Laparoscopic Sleeve Gastrectomy, Gastric Bypass Surgeries

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

胃束带术、腹腔镜袖状胃切除术与胃旁路手术的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肥胖青少年减重手术方式的比较,涉及胃束带术、腹腔镜袖状胃切除术与胃旁路手术。研究计划在 Yale Adolescent Bariatric Surgery Clinic 筛选阶段招募 26 名拟接受减重手术进行临床治疗的肥胖青少年,受试者与法定监护人在与外科医生充分讨论后选择术式。所有患者须完成 Yale 青少年减重门诊设定的六个月全面评估期,该标准术前检查用于确保患者身心适合手术,包括每月与临床医生和营养师会诊以及精神科筛查(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肥胖青少年。将在 Yale Adolescent Bariatric Surgery Clinic 的筛选过程中招募 26 名计划接受减重手术进行临床治疗的肥胖青少年参与研究。在与外科医生进行适当讨论后,术式选择将由受试者和法定监护人做出。每位减重患者必须完成 Yale 青少年减重门诊制定的为期六个月的全面评估期。这一标准护理术前检查作为筛查工具,以确保每位青少年减重患者在精神和身体上适合该手术。 每月与临床医生(儿童肥胖/糖尿病学专家)和营养师会诊,讨论生活方式改变管理和人体测量指标。 精神科医生或心理学家筛查抑郁、无法控制的精神病,

【主题与分类】

主题标签:Obese Adolescents。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02004561

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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。

数据说明

条件:肥胖青少年。将在耶鲁青少年减重手术诊所的筛选过程中招募26名计划接受减重手术进行临床治疗的肥胖青少年参与研究。在与外科医生进行适当讨论后,将由受试者及其法定监护人选择手术方式。每位减重患者必须完成耶鲁青少年减重诊所制定的为期六个月的全面评估期。这一标准术前检查护理流程可作为筛选工具,以确保每位青少年减重患者在精神和身体上均适合接受该手术。* 每月与临床医生(儿童肥胖/糖尿病学专家)和营养师会面,讨论生活方式改变管理及人体测量指标。* 由精神科医生或心理学家筛查抑郁症、无法控制的精神病、自杀意念以及充满敌意或缺乏支持的家庭环境。* 将获取骨龄,以确保受试者已达到或接近完全生长潜力。* 由儿科心脏科进行超声心动图检查,以排除左心室肥厚。

  • 口服葡萄糖耐量试验,以评估血糖状态和胰岛素抵抗程度。 * 血液检查,以评估肝肾功能、营养缺乏、激素水平和高脂血症。 * 儿科肺科进行睡眠研究和肺功能测试(PFTs),以排除阻塞性睡眠呼吸暂停。当受试者被批准进行手术时,他或她将与减肥外科医生会面,讨论每种减肥手术的益处和风险。在与外科医生进行适当讨论后,手术的选择将由受试者和法定监护人做出。出于研究目的,我们寻求监测在耶鲁青少年减肥手术诊所登记的患者的进展。收集术前和术后的长期手术数据将使我们能够描述RYGB与LAGB的疗效及可能出现的并发症。作为标准护理,所有受试者将进行未

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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