肺表面活性物质给药时长对极早产儿生命体征稳定影响:1分钟对比5分钟

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为 SurfStab I 试验,是一项在奥地利 Graz 医科大学儿科与青少年医学系新生儿科开展的单中心、随机、对照、IV 期试验

Medical University of GrazMedical University of Graz
clinicaltrials
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其他回归Neonates and Preterm InfantsInfant Respiratory Distress SyndromeSurfactant Deficiency Syndrome NeonatalSurfactantCerebral OxygenationCerebral Oxygen Saturation
Duration of Surfactant Administration and Impact on Stabilisation of Vital Parameters in Very Preterm Neonates: 1 Minutes Versus 5 Minutes

基本信息

模态
其他
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肺表面活性物质给药时长对极早产儿生命体征稳定影响:1分钟对比5分钟

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为 SurfStab I 试验,是一项在奥地利 Graz 医科大学儿科与青少年医学系新生儿科开展的单中心、随机、对照、IV 期试验。研究对象为胎龄不足 28 周、需经 LISA 技术接受肺表面活性物质治疗的早产儿,按 1:1 随机接受 poractant alfa 在 1 分钟或 5 分钟内给药。干预时长均为现行指南推荐范围内可接受的时限。研究使用近红外光谱(NIRS)从操作前 5 分钟至操作后 3 小时连续监测脑氧合,主要结局为脑氧合的最大变化。数据可用于评估给药速度对极早产儿脑氧合与生命体征稳定的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:新生儿与早产儿、婴儿呼吸窘迫综合征、新生儿肺表面活性物质缺乏综合征、肺表面活性物质、脑氧合、脑氧饱和度。SurfStab I 试验是一项单中心、随机、对照、IV 期试验,在奥地利 Graz 医科大学儿科与青少年医学系新生儿科开展。胎龄不足 28 周且需经 LISA 技术接受肺表面活性物质治疗的婴儿将按 1:1 随机接受 poractant alfa,给药时长分别为 1 分钟或 5 分钟。干预时长代表现行指南推荐范围内两个临床可接受的时间范围。将使用近红外光谱(NIRS)从操作前 5 分钟至操作后 3 小时连续监测脑氧合。主要结局是脑氧合的最大变化

【主题与分类】

主题标签:Neonates and Preterm Infants、Infant Respiratory Distress Syndrome、Surfactant Deficiency Syndrome Neonatal、Surfactant、Cerebral Oxygenation、Cerebral Oxygen Saturation。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/NCT07261787

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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:新生儿与早产儿、婴儿呼吸窘迫综合征、新生儿表面活性物质缺乏综合征、表面活性物质、脑氧合、脑氧饱和度。SurfStab I试验是一项单中心、随机、对照的IV期试验,在奥地利格拉茨医科大学儿科与青少年医学系新生儿科进行。胎龄小于28周且需要通过LISA技术接受表面活性物质治疗的婴儿将按1:1随机分配,接受在1分钟或5分钟内给予猪肺表面活性物质。干预持续时间代表当前指南建议中两个临床可接受的时间范围。将从操作前5分钟至操作后3小时,使用近红外光谱技术连续监测脑氧合。主要结局是脑区域组织氧饱和度从基线(=开始LISA操作[插入LISA导管]前5分钟)至LISA操作后15分钟(=移除LISA导管)的最大变化。

次要结局包括外周血氧饱和度(SpO₂)、心率(HR)、平均动脉血压(MABP)的变化,低氧或心动过缓发作的频率和持续时间,以及需要重复给予表面活性物质或有创通气的需求。总样本量为76名婴儿(每组38名)。该研究将提供证据,说明较慢给予表面活性物质是否能改善生理稳定性和脑氧合。

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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