拔牙后出血风险:直接口服抗凝药与华法林回顾性队列研究数据

本数据集来自一项回顾性队列研究,评估接受直接口服抗凝药(DOAC)与维生素K拮抗剂(VKAs,如华法林)的患者在拔牙后出血的发生情况

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其他预测Post-extraction bleedingBleeding risk scoresVitamin K antagonistsDirect oral anticoagulants
Data from: Risks of postextraction bleeding after receiving direct oral anticoagulants or warfarin: a retrospective cohort study

基本信息

模态
其他
大小
0.000198011 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

拔牙后出血风险:直接口服抗凝药与华法林回顾性队列研究数据

Data from: Risks of postextraction bleeding after receiving direct oral anticoagulants or warfarin: a retrospective cohort study

本数据集来自一项回顾性队列研究,评估接受直接口服抗凝药(DOAC)与维生素K拮抗剂(VKAs,如华法林)的患者在拔牙后出血的发生情况。研究在日本一所大学医院开展,2013年4月至2015年4月间共纳入543名患者、1196次简单拔牙。主要结局为拔牙后出血,即咬纱布无法止血且需医疗处理。数据可用于比较两类抗凝药拔牙后出血风险、构建出血风险预测模型及开展口腔抗凝管理相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:直接口服抗凝药(DOACs)对拔牙后出血风险的影响尚不明确。本研究旨在评估接受DOAC与维生素K拮抗剂(VKAs,如华法林)的患者拔牙后出血的发生率。设计:本研究为回顾性队列分析。采用发生率与倾向性评分匹配回归模型,比较涉及DOACs与VKAs的拔牙后出血风险。地点:研究在日本一所大学医院进行。参与者:2013年4月至2015年4月间,543名患者共接受了1196次简单拔牙。主要结局指标:主要结局指标为拔牙后出血的发生,定义为咬纱布无法止血且需在3

【主题与分类】

主题标签:Post-extraction bleeding、Bleeding risk scores、Vitamin K antagonists、Direct oral anticoagulants。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.55jq5

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 198.0 KB。

数据说明

目的:直接口服抗凝药(DOACs)对拔牙后出血风险的影响尚不明确。本研究旨在评估接受DOAC和维生素K拮抗剂(VKAs,如华法林)治疗的患者拔牙后出血的发生率。设计:本研究为回顾性队列分析。采用发生率及倾向性评分匹配回归模型,比较涉及DOACs与VKAs拔牙后的出血风险。地点:研究在日本一所大学医院进行。参与者:2013年4月至2015年4月期间,543名患者共接受了1,196次简单拔牙。主要结局指标:主要结局指标为拔牙后出血的发生,定义为拔牙后30分钟至7天内,咬住纱布无法止血且需要医疗处理的出血。

结果:共有541例患者的1,196次拔牙(634次操作)符合研究标准,其中72次拔牙(41次操作)涉及DOACs,100次拔牙(50次操作)涉及VKAs,1,024次拔牙(543次操作)未使用抗凝剂。DOAC、VKA和未使用抗凝剂拔牙的每颗牙拔牙后出血发生率分别为10.4%、12.0%和0.9%。DOACs、VKAs和未使用抗凝剂的每次操作拔牙后出血发生率分别为9.7%、10.0%和1.1%。与VKA拔牙相比,DOAC拔牙并未显著增加拔牙后出血风险(比值比:0.69;95%置信区间:0.24–1.97;p=0.49)。结论:DOAC和VKA拔牙的拔牙后出血风险相似。

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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