儿童复杂性阑尾炎ERAS治疗方案的安全性与有效性

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕儿童复杂性阑尾炎的ERAS治疗方案安全性与有效性研究。纳入符合标准的患者,术后即刻签署知情同意,采用OxMaR软件进行最小化与随机化,单盲分配至对照组或实验组,两组分别接受不同的术后治疗方案

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其他预测Enhanced Recovery After SurgeryAppendicitisChildren, Only
Safety and Efficacy of ERAS Therapeutic Protocol for Complicated Appendicitis in Children

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童复杂性阑尾炎ERAS治疗方案的安全性与有效性

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕儿童复杂性阑尾炎的ERAS治疗方案安全性与有效性研究。纳入符合标准的患者,术后即刻签署知情同意,采用OxMaR软件进行最小化与随机化,单盲分配至对照组或实验组,两组分别接受不同的术后治疗方案。数据可用于评估ERAS方案在儿童阑尾炎中的疗效与安全性,支持术后管理决策与临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Enhanced Recovery After Surgery、阑尾炎、仅儿童。1. 所有符合指定标准的患者都将被纳入,包括在术后即刻签署知情同意,并将基于简单随机概率抽样被分配到对照组或实验组,使用软件(OxMaR: Oxford Minimization and Randomization, 2019)进行临床研究的最小化和随机化,单盲。每组将应用不同的术后治疗方案。2. 每组的术后指征:两组均:麻醉效果恢复后辅助下床活动,手术伤口护理(每日洗澡并用肥皂和水清洁伤口,每24小时或根据需要更换敷料),优先使用非阿片类镇痛药。实验组:计划性恶心和呕吐预防 th

【主题与分类】

主题标签:Enhanced Recovery After Surgery、Appendicitis、Children, Only。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05511194

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05511194

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    • 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。

数据说明

条件:加速康复外科、阑尾炎、儿童、仅限。1. 所有符合指定标准的患者都将被纳入,包括在术后即刻签署知情同意书,并将基于简单随机概率抽样,使用软件(OxMaR:牛津最小化和随机化,2019)进行临床研究的最小化和随机化,单盲,被分配到对照组或实验组。每组将应用不同的术后治疗方案。2. 各组术后指征:两组均适用:麻醉效果恢复后辅助下床活动,手术伤口护理(每日洗澡并用肥皂和水清洁伤口,每24小时或根据需要更换敷料),优先使用非阿片类镇痛药。

实验组:术后首个24小时按计划进行恶心呕吐预防,术后8小时开始流质饮食,如能耐受,下一班次过渡到软食,静脉抗生素双联方案(头孢曲松、甲硝唑)至少3天,出院时改为口服途径以完成10天抗生素疗程,达到出院标准后出院(至少3天静脉抗生素方案、耐受进食、耐受术后疼痛且24小时无发热)。对照组:仅在出现恶心或呕吐时使用止吐药,出现肠道转运迹象(排气或排便)时开始流质饮食,如能耐受则下一班次过渡到软食,静脉抗生素三联方案(氨苄西林、阿米卡星、甲硝唑)至少5天,出院时改为口服途径以完成10天抗生素疗程,达到出院标准后出院(至少5天静脉抗生素方案、耐受进食、耐受术后疼痛且24小时无发热)。3.

每个病例的信息将记录在一张数据收集表上,该表将包括一个识别码。

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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