切口疝预防：患者视角的风险获益
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦切口疝的预防与风险获益评估。切口疝是腹部手术后常见并发症，影响12%至20%的腹部手术患者，可给NHS带来显著成本并导致严重疾病负担
基本信息
资源简介
切口疝预防：患者视角的风险获益
该数据集英文名为 Incisional Hernia Prevention: Risk-benefit From a Patient's Perspective，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦切口疝的预防与风险获益评估。切口疝是发生于既往手术部位的腹壁膨出，是腹部手术后常见并发症，影响12%至20%的腹部手术患者，可给NHS带来显著成本，并给患者造成严重疾病负担。相关风险预测工具正在开发中，目标是在手术前判断个体发生切口疝的风险，帮助外科医生向患者说明其风险属于高、中或低水平，以及术前可采取的措施；对于高风险患者，或可在伤口处置入类似腹股沟疝修补所用的合成补片。本站将其归类为损伤、中毒及外因 / 其他。
【数据集背景】
切口疝是腹部手术后常见并发症，表现为既往手术部位的腹壁膨出，影响12%至20%的腹部手术患者，可给NHS带来显著成本并导致严重疾病负担。为在术前识别高风险个体，风险预测工具正在开发中，期望使外科医生能够在手术前向患者说明其发生切口疝的风险水平，并讨论术前可采取的措施。对于被判定为高风险的患者，或可在伤口处置入合成补片，其思路类似于用于修补腹股沟疝的补片。该数据集即围绕切口疝预防中的患者视角风险获益评估而设立。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Incisional Hernia，内容围绕切口疝的预防与风险获益评估。源站描述涉及切口疝的定义与疾病负担、术前风险预测工具的开发目标、风险分层（高、中、低风险）的沟通用途，以及针对高风险患者使用合成补片进行预防的可能性。源站未提供具体变量、样本量、随访时长或结局指标等数据内容细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述以 Conditions: Incisional Hernia 标示其关注的疾病条件。除来源站与疾病条件外，源站未提供具体的采集方式、采集时间范围、研究中心数量或入组人群构成等信息。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与切口疝预防相关的风险获益评估场景，包括术前风险预测与风险分层沟通，以及针对高风险患者评估合成补片预防策略的潜在价值。本站分类将其归入损伤、中毒及外因 / 其他。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05384600
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
疾病：切口疝。切口疝是发生在既往手术部位的腹壁膨出。此类疝较为常见，在接受腹部手术的患者中发病率为12%至20%，可给NHS带来显著的经济负担，并导致患者发生严重并发症。目前正在开发风险预测工具，旨在术前评估个体发生切口疝的风险。期望借此使外科医生能够在手术前让患者了解其风险程度，从而使患者知晓自身属于高风险、中等风险还是低风险，以及术前可以采取哪些措施。对于发生切口疝的“高风险”患者，或可使用合成补片（类似于修补腹股沟疝所用的补片）。该补片可在初次手术结束时置入切口，以加强切口强度，从而降低发生切口疝的风险；然而迄今为止，尚无研究探讨患者是否能接受这一做法。
本研究旨在确定初次手术中放置补片以预防疝气是否能为患者所接受。这反过来可用于为未来围绕手术补片使用的研究设计提供参考。
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。
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