憩室性结肠膀胱瘘修补术后早期Foley导尿管拔除研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦结肠膀胱瘘修补术后Foley导尿管拔除时机的前瞻性队列研究。研究评估术后第3天早期拔除导尿管后的结局,包括膀胱漏、30天再入院和不良事件,并与回顾性晚期拔管组进行比较

基本信息
资源简介
憩室性结肠膀胱瘘修补术后早期Foley导尿管拔除研究
该数据集英文名为 Early Foley Catheter Removal After Diverticular Colovesical Fistula Repair,来源于 clinicaltrials.gov,主题聚焦结肠膀胱瘘(Colovesical Fistula)。当前外科文献中对结肠膀胱瘘修补术后 Foley 导尿管(膀胱导尿管)的拔除时机已有既定时间安排,本研究即围绕这一临床问题展开:采用前瞻性队列设计,评估术后第 3 天早期拔除 Foley 导尿管后的结局,重点关注膀胱漏、30 天再入院和不良事件,并将该前瞻性队列与在住院病程中较晚拔管的回顾性“晚期”组进行比较。数据集在本站归入泌尿生殖系统疾病 / 其他分类,可为关注结肠膀胱瘘术后导尿管管理的研究者与临床人员提供研究层面的参考信息。
【数据集背景】
结肠膀胱瘘修补术后 Foley 导尿管的拔除时机是围手术期管理中的一个具体问题。现有外科文献对该拔管时间已有界定,而本研究所针对的正是“早期拔除”这一做法是否可行、结局如何。研究以术后第 3 天作为早期拔管的时间点,试图通过前瞻性观察获取该策略下的实际结局,并与住院期间较晚拔管的回顾性队列形成对照,从而为拔管时机的临床决策提供依据。
【数据内容】
该数据集所对应的研究关注的核心结局包括膀胱漏、30 天再入院以及不良事件。研究对象为接受结肠膀胱瘘修补术的患者,按拔管时机划分为前瞻性早期拔管队列(术后第 3 天拔除 Foley 导尿管)与回顾性“晚期”队列(在住院病程中较晚拔除导尿管)。除上述结局指标与分组信息外,源站未提供更细化的变量清单、样本量或测量工具说明。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov,研究类型为前瞻性队列研究,并设置回顾性“晚期”对照组。源站描述中说明了研究的设计思路与比较框架,但未提供具体的采集机构、采集时间窗、随访方式及数据录入流程等信息,这些内容源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕结肠膀胱瘘术后导尿管管理的研究与讨论,例如比较早期与晚期拔除 Foley 导尿管在膀胱漏、30 天再入院和不良事件方面的结局差异,或作为相关临床问题研究设计的参考。也可用于泌尿生殖系统疾病分类下相关主题的资料检索与整理。由于源站未提供完整的变量与分析细节,其适用范围应以源站描述所覆盖的内容为限。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方式、数据字段结构、访问格式或分析指引。使用者需依据 clinicaltrials.gov 上该研究条目的公开信息自行判断可用性,源站未提供的内容不应臆测。
【质量与限制】
该研究为前瞻性队列设计并辅以回顾性对照组,其比较框架在源站描述中已明确;但源站未提供样本量、统计方法、偏倚控制措施、随访完整性及数据质量评估等信息。此外,研究聚焦于术后第 3 天拔管这一特定时间点,相关结论的外推需谨慎。上述质量相关细节源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。使用时应以 clinicaltrials.gov 上对应研究条目的公开说明为准,源站未提供的内容不作推断。
下载信息
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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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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05235204
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:结肠膀胱瘘。目前的外科文献中对于结肠膀胱瘘修复术后Foley导尿管/膀胱导尿管的拔除时间已有明确规定。本研究将是一项前瞻性队列研究,评估早期拔除Foley导尿管(术后第3天)后的结局,具体包括膀胱漏、30天再入院及不良事件。该队列将与一个回顾性“晚期”组进行比较,后者在住院过程中较晚拔除Foley导尿管。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




