原发性后壁气管固定术预防气管塌陷

数据可用于研究先天性食管闭锁伴气管食管瘘及气管软化患者的呼吸系统疾病负担、手术干预必要性,以及后壁气管固定术在预防气管塌陷中的作用,为相关临床决策与后续研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)

UMC UtrechtUMC Utrecht
clinicaltrials
浏览 10
文本TracheomalaciaOesophageal Atresia
Primary Posterior Tracheopexy Prevents Tracheal Collapse

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

原发性后壁气管固定术预防气管塌陷

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕原发性后壁气管固定术预防气管塌陷这一主题,涉及 Oesophageal Atresia With Tracheo-Oesophageal Fistula、Tracheomalacia 和 Oesophageal Atresia 等疾病。数据可用于研究先天性食管闭锁伴气管食管瘘及气管软化患者的呼吸系统疾病负担、手术干预必要性,以及后壁气管固定术在预防气管塌陷中的作用,为相关临床决策与后续研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:食管闭锁伴气管食管瘘、气管软化、食管闭锁。原理:先天性食管盲端闭锁(食管闭锁,OA)常伴有气管(windpipe)薄弱,即气管软化(TM),表现为呼气时气管塌陷。严重的气管软化可导致呼吸系统疾病发病率增加,包括频繁的呼吸道感染和发绀发作,并可能进展为呼吸骤停。呼吸系统疾病对食管闭锁患者构成重大负担,无论是短期还是长期随访过程中均是如此。当发现严重气管软化时,可能需要手术干预。该手术通过缝线加宽气管以防止其塌陷,称为后壁气管固定术(PT)。在进行二次后壁气管固定术(SPT)之前,气管软化的并发症和后遗症可能已经出现。此外,在食管闭锁矫正术后作为二次手术进行该气管固定术,在新生儿中是一项复杂的外科手术,并且存在损伤近期完成的食管闭锁吻合口的显著风险。这种独立的二次后壁气管固定术由于存在广泛粘连,需要数小时的手术时间。因此,越来越多的趋势是在初次食管闭锁矫正时同期进行气管固定术,即一期后壁气管固定术(PPT)。既往研究表明,与未接受一期后壁气管固定术的患者相比,实施一期后壁气管固定术后呼吸道感染(RTI)和短暂不明原因呼吸事件(BRUE)有所减少。然而,需要注意的是,这些研究主要在单一医疗中心进行,且大多依赖于回顾性数据分析。为了解决若干偏倚来源,如中心特异性因素、选择偏倚和信息偏倚,应开展双盲随机对照试验。为准确评估一期后壁气管固定术与未行一期后壁气管固定术的效果(即气管壁塌陷的百分比),需要进行气管支气管镜检查

【主题与分类】

主题标签:Tracheomalacia、Oesophageal Atresia。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06335862

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    • 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

疾病:食管闭锁伴气管食管瘘、气管软化、食管闭锁。依据:先天性食管盲端,即食管闭锁(OA),常伴有气管(windpipe)薄弱,称为气管软化(TM),导致呼气时气管塌陷。严重的气管软化可引起呼吸系统疾病发病率增加,包括频繁的呼吸道感染和发绀发作,可能进展为呼吸停止。呼吸系统疾病给食管闭锁患者带来显著负担,无论是短期还是长期随访过程中。当发现严重的气管软化时,可能需要手术干预。该手术通过缝合线加宽气管以防止其塌陷,称为后壁气管固定术(PT)。在进行二次后壁气管固定术(SPT)之前,气管软化的并发症和后遗症可能已经显现。此外,在食管闭锁矫正术后作为二次手术进行后壁气管固定术,在新生儿中是一项复杂的手术,并且存在损伤近期完成的食管吻合口的显著风险。

这项独立的SPT手术因存在广泛粘连而需要数小时的手术时间。因此,越来越多的趋势是在初次矫正OA的同时进行PT,即所谓的一期后路气管固定术(PPT)。既往研究表明,与未接受PPT的患者相比,实施PPT后呼吸道感染(RTI)和短暂不明原因呼吸事件(BRUE)有所减少。然而,需要注意的是,这些研究主要在单一医疗中心进行,且大多依赖于回顾性数据分析。为解决中心特异性因素、选择偏倚和信息偏倚等多种偏倚来源,应开展双盲随机对照试验。为准确评估PPT与无PPT的效果(即气管壁塌陷的百分比),需要进行气管支气管镜检查

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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