UAS辅助与无鞘RIRS在未预置支架患者中的长期安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项回顾性比较队列研究,评估在未预置输尿管支架的成人肾结石(≤20 mm)患者中,输尿管通路鞘(UAS)辅助与无鞘逆行肾内手术(RIRS)的长期安全性结局

Al-Azhar UniversityAl-Azhar University
clinicaltrials
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其他分类Renal Stone DiseaseUreteral StrictureHydronephrosisUrolithiasisRetrograde Intrarenal SurgeryUreteral Access Sheath
Long-term Safety of UAS-assisted vs Sheathless RIRS in Non-prestented Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

UAS辅助与无鞘RIRS在未预置支架患者中的长期安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项回顾性比较队列研究,评估在未预置输尿管支架的成人肾结石(≤20 mm)患者中,输尿管通路鞘(UAS)辅助与无鞘逆行肾内手术(RIRS)的长期安全性结局。研究对象为2020年1月至2025年12月在Al-Azhar University Hospitals接受治疗的患者,依据初始RIRS中是否使用UAS进行分组,主要结局为术后至少12个月出现同侧输尿管狭窄或新发/进展性同侧肾积水的复合事件。数据可用于比较两种术式的长期安全性差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肾结石病、输尿管狭窄、肾积水、尿石症、逆行肾内手术、输尿管通路鞘。这项回顾性比较队列研究将评估在索引手术前未预置支架的成人肾结石(≤20 mm)患者中,输尿管通路鞘辅助与无鞘逆行肾内手术(RIRS)的长期安全性结局。符合条件的患者为2020年1月至2025年12月在Al-Azhar University Hospitals接受治疗者,将从手术和医疗记录中识别,随后邀请进行主动长期随访。参与者将根据初始RIRS期间是否使用输尿管通路鞘进行分组。主要结局是术后至少12个月出现延迟性同侧输尿管狭窄或新发/进展性同侧肾积水的复合发生。

【主题与分类】

主题标签:Renal Stone Disease、Ureteral Stricture、Hydronephrosis、Urolithiasis、Retrograde Intrarenal Surgery、Ureteral Access Sheath。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/NCT07767773

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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。

数据说明

条件:肾结石病、输尿管狭窄、肾积水、尿石症、逆行肾内手术、输尿管通路鞘。本回顾性比较队列研究将评估输尿管通路鞘辅助与无鞘逆行肾内手术(RIRS)在肾结石≤20 mm且术前未置管的成人患者中的长期安全性结局。将从手术和医疗记录中识别2020年1月至2025年12月期间在Al-Azhar大学医院接受治疗的合格患者,随后邀请其参加主动长期随访。参与者将根据初次RIRS期间是否使用输尿管通路鞘进行分类。主要结局是术后至少12个月时同侧迟发性输尿管狭窄或新发/进展性同侧肾积水的复合发生情况。次要结局包括术中输尿管损伤、术后并发症、结石清除率、肾功能、急诊就诊、再入院及需要额外干预。

倾向评分方法和多变量分析将用于减少因非随机治疗分配导致的混杂。

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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