阴茎异常勃起治疗后勃起功能障碍与心理社会结局的重复研究数据

该数据集为一项回顾性研究的匿名化数据,研究题为“阴茎异常勃起治疗后勃起功能障碍与心理社会结局”,在加纳Korle Bu Teaching Hospital开展,纳入2015年10月30日至2023年1月8日期间接受阴茎异常勃起治疗的男性患者

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其他分类Medicine, Health and Life Sciences
Replication Data for Erectile dysfunction and psychosocial outcomes following priapism treatment: A retrospective study

基本信息

模态
其他
大小
0.000018686 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17
版本
1.0

资源简介

阴茎异常勃起治疗后勃起功能障碍与心理社会结局的重复研究数据

Replication Data for Erectile dysfunction and psychosocial outcomes following priapism treatment: A retrospective study

该数据集为一项回顾性研究的匿名化数据,研究题为“阴茎异常勃起治疗后勃起功能障碍与心理社会结局”,在加纳Korle Bu Teaching Hospital开展,纳入2015年10月30日至2023年1月8日期间接受阴茎异常勃起治疗的男性患者。数据涵盖人口学信息(发作时年龄、当前年龄、镰状细胞病状态)、临床特征(病因、治疗方式、治疗时间)、采用IIEF-5评估的勃起功能障碍严重程度,以及关系、心理和生殖方面的心理社会结局。数据已完全匿名化,可用于分析阴茎异常勃起治疗后的勃起功能与心理社会影响(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含为题为“阴茎异常勃起治疗后勃起功能障碍与心理社会结局:一项回顾性研究”的研究所收集的匿名化数据。该研究在加纳的Korle Bu Teaching Hospital开展,纳入了2015年10月30日至2023年1月8日期间接受阴茎异常勃起治疗的男性患者数据。数据集涵盖:• 人口学信息:阴茎异常勃起发作时的年龄、当前年龄以及镰状细胞病状态。• 临床特征:阴茎异常勃起的病因、所采用的治疗方式以及治疗时间。• 勃起功能障碍严重程度:使用International Index of Erectile Function(IIEF-5)进行评估。• 心理社会结局:包括关系、心理和生殖方面的影响。数据已完全匿名化以确保保密性,并且是在获得Korle Bu Tea伦理批准的情况下收集的。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/PVH4QS

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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。

数据集大小约 18.7 KB。

数据说明

本数据集包含为题为“阴茎异常勃起治疗后的勃起功能障碍与心理社会结局:一项回顾性研究”的研究所收集的匿名化数据。该研究在加纳的Korle Bu Teaching Hospital进行,纳入了2015年10月30日至2023年1月8日期间因阴茎异常勃起接受治疗的男性患者数据。该数据集涵盖:• 人口学信息:阴茎异常勃起发作时的年龄、当前年龄以及镰状细胞病状况。• 临床特征:阴茎异常勃起的病因、所采用的治疗方式以及至治疗时间。• 勃起功能障碍严重程度:使用国际勃起功能指数(IIEF-5)进行评估。• 心理社会结局:包括关系、心理和生殖方面的影响。数据已完全匿名化以确保保密性,并且其收集符合Korle Bu Teaching Hospital机构审查委员会的伦理批准(批准号:KBTH-IRB 000104/2023)。该数据旨在为阴茎异常勃起管理对勃起功能和心理社会健康的长期影响提供见解,尤其是在资源有限的环境中。

关键词:勃起功能障碍,阴茎异常勃起,心理社会结果,IIEF-5,回顾性研究,加纳,泌尿外科,镰状细胞病。

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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