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

Xiaguang DuanXiaguang Duan
clinicaltrials
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时间序列预测Avascular Necrosis of the Femoral HeadCoronary Artery Disease (CAD)Benign Prostatic Hyperplasia (BPH)CholecystitisKnee Osteoarthritis
Desflurane Potentially Induces Postoperative Cognitive Dysfunction in Elderly Patients Undergoing Perioperative Procedures by Modulating Cdc42 and Clock Proteins

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

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

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    • 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

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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