挂线切开引流加创缘袋形缝合对比瘘管切除加伤口缝合治疗单纯性肛瘘

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为单纯性肛瘘的手术治疗比较,对比挂线切开引流加创缘袋形缝合与瘘管切除加伤口缝合两种术式

Zagazig UniversityZagazig University
clinicaltrials
浏览 18
医学影像分类Fistula in Ano
Fistulotomy With Marsupialization Versus Fistulectomy With Wound Sutures in Simple Anal Fistula

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

挂线切开引流加创缘袋形缝合对比瘘管切除加伤口缝合治疗单纯性肛瘘

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为单纯性肛瘘的手术治疗比较,对比挂线切开引流加创缘袋形缝合与瘘管切除加伤口缝合两种术式。源站描述显示,研究于2017年4月至2019年3月开展,纳入92例单纯性肛瘘患者,随机分为两组,每组46例,分别接受上述两种手术。研究经机构审查委员会和医院伦理委员会批准,参与者签署知情同意书。主要结局包括完全愈合时间和肛瘘复发等。该数据可用于肛瘘手术疗效与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛瘘。研究者在2017年4月至2019年3月期间对92例单纯性肛瘘患者进行了这项比较性临床试验,患者被随机分配到2组,第I组为挂线切开引流组;46例患者接受了挂线切开引流加创缘袋形缝合。第II组为瘘管切除组,他们接受了瘘管切除加伤口缝合。随机化使用计算机生成的卡片进行,该试验获得了机构审查委员会(IRB)和我们医院伦理委员会的批准,所有研究参与者均签署了知情书面同意书。本试验的条件是单纯性肛瘘,定义为经肛门直肠检查或必要时MRI诊断的、局限于肛门外括约肌下三分之一的非分支性瘘管,主要结局为:完全愈合所需时间、肛瘘复发

【主题与分类】

主题标签:Fistula in Ano。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04215718

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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:肛瘘。研究人员在2017年4月至2019年3月期间,对92例单纯性肛瘘患者进行了这项比较性临床试验,患者被随机分配到2组,第一组为瘘管切开术组;46例患者接受了瘘管切开术和伤口边缘袋形缝合术。第二组为瘘管切除术组,他们接受了瘘管切除术并缝合伤口。随机化使用计算机生成的卡片进行,该试验获得了机构审查委员会(IRB)和我们医院的伦理委员会的批准,所有研究参与者都签署了知情书面同意书。本试验的条件是单纯性肛瘘,定义为经肛门直肠检查或必要时MRI诊断的局限于肛门外括约肌下三分之一的非分支性瘘管,主要结局是:完全愈合所需时间、瘘管复发和通过Vaizey评分患者问卷诊断的肛门失禁。次要结局是局部伤口并发症和通过视觉模拟评分(VAS)计算的术后疼痛。

研究参与者人数通过IRB根据我们当地单纯性肛瘘的发病率计算得出。纳入标准:• 年龄超过18岁、诊断为单纯性非复发性肛瘘的患者。排除标准:* 肛门直肠恶性肿瘤。* 特定疾病(克罗恩病)。* ASA III级、VI级及任何手术禁忌证。* 免疫功能低下患者以及正在接受类固醇治疗或细胞毒性药物治疗的患者。* 肛周脓肿。本研究参与者接受了适当的病史采集和全面临床检查,以诊断该病症、发现任何相关疾病和/或排除因素。如对诊断有任何疑问,则安排MRI检查,术前检查按常规安排。两组的手术均由本研究的外科医生实施,在全身麻醉下取截石位,进行肛门直肠检查以识别内口。

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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