精准教育对主动脉疾病血管内介入患者术后不适症状的影响:单中心随机对照研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉疾病患者接受血管内介入治疗后的术后不适症状。研究基于患者报告结局开发了定制化术后不适症状评估问卷,系统评估患者术后常见不适症状,涵盖制动相关不适、穿刺点相关不适、黏胶相关皮肤反应、支架植入后综合征、自理能力下降及心身应激反应六个核心维度

First Affiliated Hospital of Zhejiang UniversityFirst Affiliated Hospital of Zhejiang University
clinicaltrials
浏览 16
文本分类Aortic Dissection AneurysmAortic Dissection Rupture
Effects of Precise Education on Postoperative Discomfort Symptoms in Patients With Aortic Disease Undergoing Endovascular Intervention: a Single-center Randomized Controlled Study

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

精准教育对主动脉疾病血管内介入患者术后不适症状的影响:单中心随机对照研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉疾病患者接受血管内介入治疗后的术后不适症状。研究基于患者报告结局开发了定制化术后不适症状评估问卷,系统评估患者术后常见不适症状,涵盖制动相关不适、穿刺点相关不适、黏胶相关皮肤反应、支架植入后综合征、自理能力下降及心身应激反应六个核心维度。每个症状按严重程度采用0-4分评分。数据可用于术后不适症状的识别与分类、症状严重程度评估及相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:主动脉夹层动脉瘤、主动脉夹层破裂、累及降主动脉的主动脉夹层。本研究基于患者报告结局开发了一份定制化的术后不适症状评估问卷,旨在系统评估主动脉疾病患者在接受血管内介入治疗后经历的常见不适症状。该问卷涵盖六个核心维度:制动相关不适、穿刺点相关不适、黏胶相关皮肤反应、支架植入后综合征、自理能力下降以及心身应激反应。这些维度中的每个症状均根据严重程度按0-4分评分:0表示无症状;1表示症状轻微且可耐受;2表示症状中度,影响日常生活但仍可耐受;3表示……

【主题与分类】

主题标签:Aortic Dissection Aneurysm、Aortic Dissection Rupture。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07362901

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    • 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:主动脉夹层动脉瘤、主动脉夹层破裂、累及胸降主动脉的主动脉夹层。本研究基于患者报告结局,开发了一份定制化的术后不适症状评估问卷,旨在系统评估主动脉疾病患者经血管内介入治疗后常见的各种不适症状。该问卷涵盖六个核心维度:制动相关不适、穿刺部位相关不适、黏胶相关皮肤反应、支架植入后综合征、自理能力下降以及心身应激反应。各维度内的每个症状均按严重程度采用0~4分评分:0分表示无症状;1分表示症状轻微、可耐受;2分表示症状中度、影响日常生活但仍可耐受;3分表示症状严重、需要医疗干预;4分表示症状极重、无法耐受且需要紧急处理。疼痛采用数字评分量表(NRS)进行评估。

皮肤反应如病变、水疱、瘀伤、红斑和皮疹,通过使用柔性测量带测量病变的最长和最宽尺寸来进行量化。自理能力采用日常生活活动能力(ADL)量表结合患者自我评估进行评定,重点关注四个方面:更衣、控制大小便功能、进食饮水和床上翻身。评分范围为0至4分,其中0分表示无影响,1分表示轻度影响,2分表示中度影响(需要部分协助但大部分活动可独立完成),3分表示重度影响(需要大量协助,仅少数活动可独立完成),4分表示几乎完全丧失自理能力。睡眠障碍同样按0至4分评定:0分为无影响;1分为轻度障碍,无需特殊处理即可入睡;2分为中度障碍

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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