唇腭裂背景下正颌手术后的生活质量评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦唇腭裂患者正颌手术前后的生活质量评估。研究通过 OHIP-14 和 OQLQ 两份经过验证的问卷,前瞻性比较患者手术前后的生活质量变化

基本信息
资源简介
唇腭裂背景下正颌手术后的生活质量评估
该数据集英文名为 Evaluation of Quality of Life After Orthognathic Surgery in a Cleft Lip and Palate Context,来源于 clinicaltrials.gov,本站将其归类于口颌系统疾病下的唇裂和腭裂方向,主题标签为 Palate, Cleft。数据集聚焦唇腭裂患者在接受正颌手术前后的生活质量评估,研究采用前瞻性设计,通过两份经过验证的问卷——OHIP-14(口腔健康影响程度量表)和 OQLQ(正颌生活质量问卷)——对患者手术前后的生活质量进行比较。其核心目的在于验证正颌手术作为唇腭裂综合治疗中的附加手术,是否能够切实改善患者的生活质量,从而为这一治疗环节的有效性提供依据。
【数据集背景】
唇裂和腭裂是常见的先天性口颌系统畸形,患者往往需要经历多阶段的序列治疗,正颌手术是其中针对颌骨畸形的重要环节。改善生活质量是任何功能性治疗的追求目标,对于唇腭裂患者而言,正颌手术是否真正带来生活质量的提升,需要通过规范化的评估工具加以验证。该数据集所依托的研究正是围绕这一临床问题展开,以循证方式探讨正颌手术在唇腭裂背景下的价值。
【数据内容】
数据集的核心内容为唇腭裂患者在正颌手术前后的生活质量评估结果。研究使用两份经过验证的问卷进行测量:OHIP-14 用于评估口腔健康相关的生活质量,OQLQ 则专门针对正颌治疗相关的生活质量。数据覆盖手术前与手术后两个时间点的问卷结果,通过前瞻性比较反映生活质量的变化。源站未提供具体的样本量、问卷得分、统计指标或随访时间等细节。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于临床研究注册信息。源站描述显示,研究采用前瞻性设计,对唇腭裂患者正颌手术前后的生活质量进行对比。数据采集依托 OHIP-14 和 OQLQ 两份经过验证的问卷完成。除此之外,源站未提供采集地点、采集时间、研究者信息或数据的具体存储形式。
【适用场景】
该数据集适用于唇腭裂综合治疗相关的临床研究与评价场景,尤其是围绕正颌手术效果评估、患者报告结局测量、口腔健康相关生活质量研究等方向。对于希望了解正颌手术在唇腭裂人群中生活质量影响的临床医生、研究者或卫生技术评估人员,该数据集提供了以问卷为基础的前后对比视角。源站未提供该数据集在其他场景下的适用性说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、文件格式、字段结构、变量定义或分析建议等均未说明。使用者如需使用,应参考 clinicaltrials.gov 上该研究注册页面的原始信息。
【质量与限制】
该数据集采用经过验证的 OHIP-14 和 OQLQ 问卷,评估工具本身具有规范化基础。研究设计为前瞻性比较,有助于观察手术前后的变化。但源站未提供样本量、失访情况、统计分析方法、结果数据或偏倚控制等信息,因此无法对数据质量作进一步判断。此外,源站未说明数据的完整性与可获取性。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可条款。使用者应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定,并参考原始研究注册信息进行引用。
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/NCT04049058
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:腭裂。本研究旨在前瞻性地比较唇腭裂患者在接受正颌手术前后的生活质量。此研究通过两份经过验证的问卷进行:OHIP-14(口腔健康影响量表)和OQLQ(正颌生活质量问卷)。提高生活质量是任何功能性治疗的目标。证明其改善将验证这一额外手术对唇腭裂患者的有效性。
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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