术中血流动力学不稳定对心脏手术结局的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性研究,关注心脏手术术中血流动力学不稳定对术后结局的影响

Saglik Bilimleri Universitesi Gazi Yasargil Training and Research HospitalSaglik Bilimleri Universitesi Gazi Yasargil Training and Research Hospital
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其他预测Cardiac SurgeryIntraoperative Hemodynamic InstabilityPostoperative ComplicationAcute Kidney InjuryPostoperative Delirium (POD)
Impact of Intraoperative Hemodynamic Instability on Outcomes in Cardiac Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

术中血流动力学不稳定对心脏手术结局的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性研究,关注心脏手术术中血流动力学不稳定对术后结局的影响。研究对象为在 University of Health Sciences Gazi Yasargil Training and Research Hospital 接受择期心脏手术(冠状动脉旁路移植、瓣膜置换/修复或联合手术)并使用体外循环的患者。术中记录平均动脉压、心率和血管活性药物需求等血流动力学数据,并根据术中稳定性将患者分组,用于分析术后并发症、急性肾损伤和术后谵妄等结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心脏手术、术中血流动力学不稳定、术后并发症、急性肾损伤、术后谵妄(POD)。心脏手术期间的血流动力学不稳定是影响术后恢复的关键因素。虽然短暂性低血压很常见,但长时间不稳定可能因灌注不足导致终末器官损伤。这项前瞻性观察性研究将在 University of Health Sciences Gazi Yasargil Training and Research Hospital 进行。计划接受择期心脏手术(冠状动脉旁路移植术、瓣膜置换/修复或联合手术)并使用体外循环的患者将被纳入。术中血流动力学数据,包括平均动脉压(MAP)、心率和血管活性药物需求,将被记录。患者将根据术中稳定性被分为两组

【主题与分类】

主题标签:Cardiac Surgery、Intraoperative Hemodynamic Instability、Postoperative Complication、Acute Kidney Injury、Postoperative Delirium (POD)。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/NCT07324694

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数据说明

条件:心脏手术、术中血流动力学不稳定、术后并发症、急性肾损伤、术后谵妄(POD)。心脏手术期间的血流动力学不稳定是影响术后恢复的关键因素。虽然短暂性低血压较为常见,但持续的不稳定可能因灌注不足而导致终末器官损伤。这项前瞻性观察性研究将在健康科学大学加齐·亚萨尔吉尔培训与研究医院进行。将纳入计划接受择期心脏手术(冠状动脉旁路移植术、瓣膜置换/修复术或联合手术)并使用体外循环的患者。将记录术中血流动力学数据,包括平均动脉压(MAP)、心率和血管活性药物需求。将根据术中稳定性将患者分为两组:1. 血流动力学不稳定组:连续超过5分钟出现MAP < 65 mmHg,或需要显著升压药/正性肌力药支持以维持目标血压的患者。2. 稳定组:维持血流动力学稳定且无明显低血压发作的患者。

主要终点是30天内主要不良事件的复合终点,包括术后谵妄(通过CAM-ICU评估)、急性肾损伤(KDIGO标准)、卒中和全因死亡率。次要终点包括机械通气持续时间以及ICU/住院时间。本研究旨在为术中血压管理提供循证阈值,以改善患者结局。

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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