胸横肌平面阻滞联合前锯肌平面阻滞与竖脊肌平面阻滞在胸骨切开术后疼痛管理中的疗效比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胸骨切开术后疼痛管理,比较胸横肌平面阻滞联合前锯肌平面阻滞与竖脊肌平面阻滞的疗效

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clinicaltrials
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医学影像预测Postoperative PainSternotomyNerve BlockPatient Outcome Assessment
Comparison of the Efficacy of Combined Transversus Thoracic Plane Block and Serratus Anterior Plane Block Versus Erector Spinae Plane Block in the Management of Sternotomy Pain

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

胸横肌平面阻滞联合前锯肌平面阻滞与竖脊肌平面阻滞在胸骨切开术后疼痛管理中的疗效比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胸骨切开术后疼痛管理,比较胸横肌平面阻滞联合前锯肌平面阻滞与竖脊肌平面阻滞的疗效。数据涉及术后疼痛、胸骨切开、神经阻滞及患者结局评估等主题,采用前瞻性、观察者盲法设计,受试者按 1:1 随机分配至两组,并接受标准化麻醉管理。该数据可用于分析不同神经阻滞方案对术后疼痛及患者结局的影响,支持临床预测与疗效比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后疼痛、胸骨切开、神经阻滞、患者结局评估。在获得知情同意后,患者将使用计算机生成的序列按 1:1 比例随机分配至 TTPB+SAPB 组或 ESPB 组,以确保分配隐藏。这是一项前瞻性、观察者盲法试验。实施阻滞的麻醉科医师知晓分组情况,而负责术后数据收集的研究人员将对干预措施设盲,以尽量减少偏倚。标准化麻醉管理:所有患者将接受标准化麻醉方案。静脉注射咪达唑仑术前用药后,进行标准监测,包括 ECG、SpO2 和有创动脉压。使用丙泊酚、芬太尼和罗库溴铵诱导全身麻醉,并以七氟烷在氧气-空气混合物中维持。脑电双频指数(BIS)

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Pain、Sternotomy、Nerve Block、Patient Outcome Assessment。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07452627

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:术后疼痛、胸骨切开术、神经阻滞、患者结局评估。在获得知情同意后,患者将按1:1的比例随机分配至TTPB+SAPB组或ESPB组,采用计算机生成的序列以确保分配隐藏。这是一项前瞻性、观察者盲法试验。虽然执行阻滞的麻醉医师知晓分组情况,但负责术后数据收集的研究人员将对干预措施设盲,以尽量减少偏倚。标准化麻醉管理所有患者将接受标准化麻醉方案。静脉注射咪达唑仑进行术前用药后,将进行标准监测,包括心电图、SpO2和侵入性动脉压。使用丙泊酚、芬太尼和罗库溴铵诱导全身麻醉,并以七氟烷在氧气-空气混合物中维持。将监测脑电双频指数(BIS),维持目标范围在40至60之间。

区域麻醉干预阻滞将在超声引导下于麻醉诱导后、手术切皮前实施:TTPB + SAPB组:胸横肌平面阻滞将在T4-T5水平、肋间内肌与胸横肌之间进行。前锯肌平面阻滞将在腋中线第5肋处进行,靶向肋间外侧皮支。ESPB组:将识别T4横突,并将局麻药注射至竖脊肌与横突尖之间的平面,以实现头尾侧扩散。术中及术后镇痛方案:术中血流动力学参数将在关键阶段记录(基线、切皮、胸骨切开、CPB)。若心率或MAP较基线升高>20%,将给予芬太尼补救性推注。术后,所有患者将接受多模式镇痛方案,包括静脉注射对乙酰氨基酚和静脉注射替诺昔康。补救镇痛将根据方案中定义的疼痛量表评估提供。统计学

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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