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创建/更新时间

2026-10-09

资源简介

接受PVP手术患者停用或继续口服抗凝药研究 (SOAP)

SOAP（Stop or Ongoing Oral Anticoagulation in Patients Undergoing PVP）是一个聚焦于泌尿生殖系统疾病领域中良性前列腺增生相关临床问题的数据集，其名称直接指向研究核心：在接受光选择性前列腺汽化术（PVP）的良性前列腺增生患者中，口服抗凝药（OAC）应当暂停还是继续使用。该数据集来源于clinicaltrials.gov，所涉及的条件包括良性前列腺增生与抗凝药不良反应。SOAP被描述为一项非劣效性、多中心、开放标签、双臂平行设计的研究，预期收益在于促进并使得接受PVP手术的良性前列腺增生患者在围手术期的口服抗凝药管理更加安全。整体而言，该数据集为围绕这一特定手术场景下抗凝策略安全性评估的研究提供了结构化信息入口。

【数据集背景】

良性前列腺增生是泌尿生殖系统疾病中的常见问题，部分患者需要接受手术治疗，而PVP是其中一种手术方式。对于同时正在接受口服抗凝药治疗的患者，围手术期是否继续或暂停抗凝药，直接关系到血栓与出血风险的平衡。SOAP数据集所对应的研究正是针对这一临床决策问题而设计，其条件涵盖良性前列腺增生与抗凝药不良反应，研究定位为非劣效性、多中心、开放标签、双臂平行研究。其预期收益是促进并使得接受PVP手术的良性前列腺增生患者围手术期的口服抗凝药管理更加安全。该数据集因此处于泌尿外科、围手术期管理与抗凝治疗交叉的领域。

【数据内容】

该数据集的主题标签为良性前列腺增生与抗凝药不良反应。其英文名称为Stop or Ongoing Oral Anticoagulation in Patients Undergoing Pvp (SOAP)。从名称与来源描述可知，其内容围绕“停止或继续口服抗凝药”这一干预对比展开，涉及接受PVP手术的良性前列腺增生患者。研究设计类型为非劣效性、多中心、开放标签、双臂平行研究。除上述信息外，关于具体变量、样本量、结局指标、随访时间等数据内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述指出其条件为良性前列腺增生与抗凝药不良反应，并说明SOAP是一项非劣效性、多中心、开放标签、双臂平行研究。关于采集方式、采集时间范围、数据收集机构、数据更新频率等具体采集信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注良性前列腺增生患者接受PVP手术时口服抗凝药管理的研究与临床参考场景。其研究设计为非劣效性、多中心、开放标签、双臂平行研究，预期收益在于促进并使得此类患者围手术期的口服抗凝药管理更加安全。因此，潜在适用方向包括围手术期抗凝策略的安全性评估、抗凝药不良反应相关分析，以及良性前列腺增生手术患者的用药管理讨论。关于具体适用人群、统计分析方法或临床决策工具等，源站未提供。

【使用方法】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，其源站描述提供了研究条件与设计框架。关于如何下载、访问、解析或二次分析该数据集，源站未提供。关于数据格式、字段说明、配套文档或分析代码，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的研究设计被描述为非劣效性、多中心、开放标签、双臂平行研究。开放标签设计可能带来实施与评价方面的偏倚风险，但源站未提供关于偏倚控制、样本量、统计效能、缺失数据、随访完整性或外部验证的具体信息。关于数据质量评价、局限性讨论或证据等级，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用限制或版权归属，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03297281

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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/NCT03297281

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：良性前列腺增生、抗凝剂不良反应。SOAP是一项非劣效性、多中心、开放标签、两平行臂研究。预期益处是促进并使接受PVP的BPH手术患者围手术期OAC管理更安全。

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