地氟烷可能通过调节Cdc42和Clock蛋白诱导围术期老年患者术后认知功能障碍
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项前瞻性、随机、对照、非劣效性临床试验,患者与临床医生均设盲,研究地氟烷对老年患者术后认知功能障碍(POCD)后Cdc42和Clock蛋白水平影响的非劣效性

基本信息
资源简介
地氟烷可能通过调节Cdc42和Clock蛋白诱导围术期老年患者术后认知功能障碍
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项前瞻性、随机、对照、非劣效性临床试验,患者与临床医生均设盲,研究地氟烷对老年患者术后认知功能障碍(POCD)后Cdc42和Clock蛋白水平影响的非劣效性。受试者为60例年龄>70岁、美国麻醉医师学会(ASA)分级(源站描述截断)的患者,招募于内蒙古包钢医院,并经该院医学伦理委员会批准,遵循《赫尔辛基宣言》与CONSORT指南,所有参与者均签署书面知情同意。数据可用于围术期麻醉药物与老年POCD风险的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:股骨头缺血性坏死、冠状动脉疾病(CAD)、良性前列腺增生(BPH)、胆囊炎、膝骨关节炎。研究设计:本研究为一项前瞻性、随机、对照、非劣效性临床试验,对患者和临床医生均设盲。它研究地氟烷在老年患者发生POCD后对Cdc42和Clock蛋白水平影响的非劣效性。患者招募在内蒙古包钢医院进行。本研究获得内蒙古包钢医院医学伦理委员会批准,并按照《赫尔辛基宣言》和《临床试验报告统一标准》(CONSORT)指南实施。所有参与者均提供自愿书面知情同意。患者:60例年龄>70岁、美国麻醉医师学会(ASA)分级(源站描述截断)的患者。
【主题与分类】
主题标签:Avascular Necrosis of the Femoral Head、Coronary Artery Disease (CAD)、Benign Prostatic Hyperplasia (BPH)、Cholecystitis、Knee Osteoarthritis。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/NCT06772558
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06772558
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病情况:股骨头缺血性坏死、冠状动脉疾病(CAD)、良性前列腺增生(BPH)、胆囊炎、膝骨关节炎。研究设计:本研究为一项前瞻性、随机、对照、非劣效性临床试验,对患者和临床医生均设盲。研究探讨地氟烷对老年患者术后认知功能障碍(POCD)后Cdc42和Clock蛋白水平影响的非劣效性。患者招募在内蒙古包钢医院进行。本研究获得内蒙古包钢医院医学伦理委员会批准,并按照《赫尔辛基宣言》和《报告试验综合标准》(CONSORT)指南实施。所有参与者均自愿签署书面知情同意书。患者:招募2025年2月至2025年5月期间接受需要地氟烷全身麻醉的择期手术、年龄>70岁、美国麻醉医师学会(ASA)身体状况分级为I-III级的60例患者。参与者被随机分配到两组之一(每组n=30)。
随机化与盲法:采用区组随机化生成随机分配序列,区组大小为6。随机序列使用专用软件(R 4.3.2版本中的blockrand包)生成。序列分配由独立第三方执行,分配隐藏通过顺序编号、密封、不透明信封实现。研究团队在整个随机化过程中对分组分配设盲,且未参与随机序列的生成或分配。干预:按照标准化机构方案实施麻醉。患者接受1.5-2 mg/kg丙泊酚、1-2 mg/kg罗库溴铵和1-2 μg/kg瑞芬太尼进行诱导。使用七氟烷或地氟烷维持麻醉,吸入浓度根据脑电图(EEG)监测进行调整。瑞芬太尼以0.05-0.2 μg/kg/min持续输注,并进行调整以维持血压
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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