临时尿道支架Allium球部尿道支架治疗逼尿肌括约肌协同失调的临床意义
条件：逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）。逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）定义为排尿期间横纹括约肌活动的持续或增强，其特征是脊髓损伤位于圆锥以上
基本信息
资源简介
临时尿道支架Allium球部尿道支架治疗逼尿肌括约肌协同失调的临床意义
该数据集围绕“临时尿道支架（Allium 球部尿道支架）在逼尿肌横纹括约肌协同失调治疗中的临床意义”这一主题构建，属于泌尿生殖系统疾病与神经源性膀胱功能障碍范畴，来源为 clinicaltrials.gov。其关注的核心疾病为逼尿肌横纹括约肌协同失调（Detrusor Striated Sphincter Dyssynergia，DSSD），即排尿期间横纹括约肌活动持续或增强，常见于圆锥以上脊髓损伤患者。数据集以临床试验注册信息为基础，涉及该疾病的定义、标准治疗方式以及临时尿道支架作为替代方案的潜在应用背景，旨在为相关临床研究与治疗决策提供结构化的信息参考。
【数据集背景】
逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）被定义为排尿期间横纹括约肌活动的持续或增强，其特征是脊髓损伤位于圆锥以上。该疾病的标准治疗包括药物治疗或清洁间歇自我导尿（CISC）。然而，部分患者无法执行清洁间歇自我导尿，需要替代性的外科技术，例如外括约肌切开术。但外括约肌切开术具有侵入性、不可逆，且患者没有调整期。在此背景下，尿道支架被开发作为外科括约肌切开术的替代方案。临时支架提供了一种非 definitive 的治疗选择，尤其适用于进展性疾病、拒绝破坏性手术（因心理社会影响）或尚未确定治疗偏好的患者。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Detrusor Striated Sphincter Dyssynergia (DSSD)。其侧写线索中的短描述指出：条件为逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）；逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）定义为排尿期间横纹括约肌活动的持续或增强，其特征是脊髓损伤位于圆锥以上。数据集英文名称为 Clinical Interest of the Temporary Urethral Stent Allium " Bulbar Urethral Stent " in the Treatment of Detrusor Sphincter Dyssynergia。除上述内容外，关于具体数据条目、变量字段、样本量、随访指标等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的条件为 Detrusor Striated Sphincter Dyssynergia (DSSD)，并给出了该疾病的定义、标准治疗方式以及临时尿道支架作为替代方案的背景信息。关于采集时间、采集方法、数据更新频率、原始数据规模等，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）相关的临床研究、治疗方式比较以及临时尿道支架临床意义探讨等场景。其内容涉及脊髓损伤位于圆锥以上的患者群体，以及药物治疗、清洁间歇自我导尿（CISC）、外括约肌切开术和尿道支架等治疗路径。关于具体适用场景的详细说明，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02323243
标准获取流程：
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- 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：逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）。逼尿肌横纹括约肌协同失调（DSSD）定义为排尿过程中横纹括约肌活动的持续或增强，是位于脑桥以下脊髓损伤的特征。DSSD的标准治疗为药物治疗，包括药物疗法或清洁间歇自我导尿（CISC）。部分患者无法进行CISC，需要替代性手术技术，如外括约肌切开术，但该手术具有侵入性、不可逆，且患者无调整期。尿道支架已被开发作为手术括约肌切开术的替代方案。临时支架提供非决定性治疗，尤其适用于进展性病理、拒绝破坏性手术的患者（心理社会影响），或尚未确定治疗偏好的患者。Allium公司开发了“球部尿道支架”（BUS）系统，其优势在于可在局部麻醉下进行手术，且支架更易取出，性能与其他装置相似。
为了量化BUS系统的关注度，研究人员拟开展一项前瞻性研究，旨在从疗效和安全性方面描述其技术和临床结果。
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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