亚洲ECIRS围手术期参数与治疗结局数据集
该数据集来源于clinicaltrials.gov，聚焦亚洲多中心接受ECIRS（内镜联合肾内手术）治疗的泌尿系结石患者
基本信息
资源简介
亚洲ECIRS围手术期参数与治疗结局数据集
该数据集英文名为 Perioperative Parameter and Treatment Outcomes of ECIRS in Asia，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦于亚洲多中心接受 ECIRS（内镜联合肾内手术）治疗的泌尿系结石患者。数据集收录了因肾结石等泌尿系结石而计划接受 ECIRS 治疗的患者临床资料，涵盖人口学基线信息、症状、危险因素与实验室变量，并进一步记录治疗信息、围手术期结局以及术后最长 3 个月的随访细节。其核心价值在于系统刻画患者的就诊表现模式与治疗参数，同时反映 ECIRS 管理下的围手术期及短期结局，为泌尿系结石微创治疗领域的临床研究与质量评估提供结构化的真实世界数据基础。
【数据集背景】
泌尿系结石是泌尿生殖系统疾病中的常见病种，内镜联合肾内手术（ECIRS）作为处理复杂性肾结石的微创术式，在亚洲多个中心逐步开展。然而，不同中心在患者选择、手术参数与围手术期管理上可能存在差异，缺乏统一收集的临床数据来反映真实诊疗模式与短期结局。该数据集正是在这一背景下建立，面向被诊断为泌尿系结石并计划接受 ECIRS 的患者开展招募与登记，旨在捕捉就诊表现模式、治疗参数以及围手术期和短期结局，为理解该术式在亚洲人群中的实际应用情况提供数据支撑。
【数据内容】
数据集收集的内容围绕 ECIRS 患者的诊疗全过程展开。基线部分包括人口学信息、症状、危险因素以及实验室变量；治疗部分记录与 ECIRS 手术相关的治疗信息；结局部分覆盖围手术期结局，并包含术后最长 3 个月的随访细节。通过上述内容，数据集能够同时呈现患者的就诊表现特征、所接受的治疗参数，以及手术前后的短期转归情况。主题标签为肾结石（Renal Stone），对应源站描述中的疾病条件。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的临床研究，采用多中心登记的方式，在不同中心招募被诊断为泌尿系结石并计划接受 ECIRS 的患者。登记内容为接受 ECIRS 治疗患者的临床数据，采集范围包括基线信息、治疗信息、围手术期结局与随访细节。数据来源站点为 clinicaltrials.gov，本站分类归入泌尿生殖系统疾病下的其他类别。
【适用场景】
该数据集适用于围绕 ECIRS 治疗泌尿系结石的临床研究与分析，例如描述亚洲多中心患者的就诊表现与治疗参数分布、总结围手术期结局与术后短期随访结果，以及为相关临床质量改进和术式应用评估提供数据参考。其多中心登记性质也有助于观察不同中心间诊疗模式的差异。具体适用场景的边界以源站描述所覆盖的范围为准，源站未提供更细化的适用说明。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据获取方式、访问权限、数据结构与变量字典等均未在现有信息中体现。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、缺失情况或偏倚控制的具体说明。已知的覆盖范围为接受 ECIRS 患者的基线、治疗、围手术期结局及术后最长 3 个月随访数据，随访时间限于术后 3 个月内，更长期结局未在描述范围内。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可条款相关信息。
下载信息
注册下载
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。
免登录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/NCT05894668
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：肾结石。研究将招募在不同中心被诊断为尿路结石并计划接受ECIRS的患者。本登记库收集接受ECIRS患者的临床数据，包括人口学、症状、危险因素和实验室变量的基线信息。还将收集治疗信息、围手术期结局以及随访详情（术后最长3个月）。总之，它记录了接受ECIRS治疗患者的就诊表现模式和治疗参数，以及围手术期和短期结局。
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。
