儿童MRI检查中2 mcg/kg与4 mcg/kg鼻内右美托咪定镇静研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录94例1-10岁、ASA I-II、体重1-30 kg需镇静下行MRI的儿科受试者,随机分为鼻内右美托咪定2 mcg/kg组与4 mcg/kg组,采用第三方随机化、密闭信封 concealment 及盲法给药与数据记录

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医学影像AnesthesiaDeep SedationMagnetic Resonance ImagingPediatric ALL
Intranasal Dexmedetomidine Sedation at Dose of 2 mcg/kg Versus 4 mcg/kg in Children Undergoing MRI

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

儿童MRI检查中2 mcg/kg与4 mcg/kg鼻内右美托咪定镇静研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录94例1-10岁、ASA I-II、体重1-30 kg需镇静下行MRI的儿科受试者,随机分为鼻内右美托咪定2 mcg/kg组与4 mcg/kg组,采用第三方随机化、密闭信封 concealment 及盲法给药与数据记录。数据可用于比较两种剂量鼻内右美托咪定在儿童MRI镇静中的效果与安全性,支持镇静深度、生命体征等围术期指标分析,属于循环系统疾病/其他分类下的麻醉与深镇静研究资料(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Anesthesia, Deep Sedation, Magnetic Resonance Imaging, Pediatric ALL。招募了94名需在镇静下接受MRI的儿科受试者。本研究纳入年龄1-10岁、ASA I-II、体重1-30 kg的受试者,并随机分配到两组。一组接受2 mcg/kg(IND2组),另一组接受4 mcg/kg(IND 4组)鼻内右美托咪定。随机化由未参与数据收集的第三方使用www.randomizer.org的随机化工具完成。每位受试者的鼻内右美托咪定剂量使用密闭信封隐藏,并由准备镇静药物的第二方在操作前打开。给予患者镇静药物并记录数据的医生也处于盲态。所有患者对数据收集均设盲。患者均

【主题与分类】

主题标签:Anesthesia、Deep Sedation、Magnetic Resonance Imaging、Pediatric ALL。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05091151

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数据说明

条件:麻醉、深度镇静、磁共振成像、儿童急性淋巴细胞白血病。共招募94名将接受镇静下磁共振成像的儿科受试者。本研究纳入年龄1-10岁、ASA I-II级、体重1-30 kg的受试者,并随机分为两组。一组接受2 mcg/kg(IND2组),另一组接受4 mcg/kg(IND 4组)右美托咪定经鼻给药。随机化由未参与数据收集的第三方使用www.randomizer.org的随机化工具完成。每名受试者的右美托咪定经鼻给药剂量通过密封信封隐藏,并由准备镇静药物的第二方在操作前打开。给予患者镇静药物并记录数据的医生同样处于盲态。所有患者在数据收集方面均处于盲态。患者允许在操作前2小时前饮用清流质,并需禁食6小时。用药前记录基线心率和SpO2。IND 2组和IND 4组受试者分别接受2 mcg/kg和4 mcg/kg右美托咪定经鼻给药。

鼻腔用药在MRI检查前45分钟经双侧鼻孔用1 mL注射器给予。患者保持仰卧位1-2分钟以最大程度吸收。患者镇静后建立外周静脉通路。采用RSS评估镇静水平。每10分钟记录心率、血氧饱和度和RSS,直至检查完成。达到目标镇静水平后立即开始MRI检查。若未达到镇静目标及/或患儿移动,则给予0.5 mg/kg丙泊酚补救剂量。完成MRI检查后,将患者转入恢复室记录恢复时间。门诊患者在达到Aldrete评分9-10分时允许回家。

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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