急性缺血性卒中血管内取栓术中CO2调节

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注急性缺血性卒中前循环大血管闭塞取栓术在全身麻醉下的二氧化碳调节。研究将患者随机分为中度高碳酸血症组(目标PaCO2 50mmHg)与正常碳酸血症组(目标PaCO2 40mmHg),并记录麻醉方案、血压管理等信息

University Hospital, Clermont-FerrandUniversity Hospital, Clermont-Ferrand
clinicaltrials
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基因组分类Ischemic Stroke, AcuteThrombectomyAnesthesia, GeneralCerebrovascular CirculationCarbon Dioxide
CO2 Modulation in Endovascular Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

急性缺血性卒中血管内取栓术中CO2调节

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注急性缺血性卒中前循环大血管闭塞取栓术在全身麻醉下的二氧化碳调节。研究将患者随机分为中度高碳酸血症组(目标PaCO2 50mmHg)与正常碳酸血症组(目标PaCO2 40mmHg),并记录麻醉方案、血压管理等信息。数据可用于比较两种通气策略对脑血流与预后的影响,支持围术期管理相关的分类或预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性缺血性卒中、取栓术、全身麻醉、脑血管循环、二氧化碳。研究将比较两组在全身麻醉下接受前循环大血管闭塞卒中取栓术的患者。在麻醉评估后,患者将被随机分配接受中度高碳酸血症,目标动脉CO2张力(PaCO2)为50mmHg,或正常碳酸血症,目标PaCO2为40mmHg。麻醉方案将使用: 快速序贯诱导经口气管插管,使用PROPOFOL 2mg/Kg和SUXAMETHONIUM 1mg/Kg SUFENTANIL 0,1 µg/Kg和CISATRACURIUM 0,1mg/Kg 维持使用PROPOFOL静脉持续输注,目标BISpectral指数40至60 收缩压必须维持在术前基线值的+/- 10%以内,界限在120至185mmHg之间(必要时使用NOREPINEPHRINE)* 机械

【主题与分类】

主题标签:Ischemic Stroke, Acute、Thrombectomy、Anesthesia, General、Cerebrovascular Circulation、Carbon Dioxide。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05051397

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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:急性缺血性卒中、血栓切除术、全身麻醉、脑血管循环、二氧化碳。本研究将比较两组在全身麻醉下因前循环大血管闭塞性卒中接受血栓切除术治疗的患者。麻醉评估后,患者将被随机分配至中度高碳酸血症组,目标动脉血二氧化碳分压(PaCO2)为50mmHg,或正常碳酸血症组,目标PaCO2为40mmHg。麻醉方案将使用:

  • 使用丙泊酚2mg/Kg和琥珀胆碱1mg/Kg进行快速序贯诱导,以行经口气管插管

  • 舒芬太尼0.1 µg/Kg和顺阿曲库铵0.1mg/Kg

  • 使用丙泊酚静脉持续输注维持麻醉,目标BISpectral指数为40至60

  • 收缩压必须维持在术前基线值的±10%范围内,且限值在120至185mmHg之间(必要时使用去甲肾上腺素)

  • 机械通气将使用理想体重7mL/Kg的潮气量、15次/分的呼吸频率、5cmH2O的呼气末压力。FiO2将以SpO2 95-98%为目标。初始呼气末二氧化碳(EtCO2)目标为35mmHg。

  • 在腹股沟穿刺时进行的首次动脉血气分析将评估CO2肺泡-动脉梯度,以便通过呼吸机上的呼吸频率调节,获得各组预期的PaCO2。

  • 在每组正常碳酸血症状态下,于初始血管造影时评估ASITN基线侧支循环评分。根据随机分组,在高压碳酸血症或正常碳酸血症状态下,于动脉内血管再通装置部署前进行ASITN的第二次评估。

  • 需使用EtCO2替代指标维持目标PaCO2,直至手术结束。

  • 手术结束时进行的第二次动脉血气分析将评估最终的PaCO2。

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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