腹主动脉瘤(AAA)修复术中眼内压研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹主动脉瘤(AAA)修复术中的眼内压变化及相关视力并发症。源站描述涉及视力障碍、失明与缺血性视神经病变等条件,并讨论了非眼部手术围手术期失明的临床关注度、已发表发生率数据以及报告可能被低估的原因

University of ManitobaUniversity of Manitoba
clinicaltrials
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基因组Problem With Vision BlindnessIntraocular PressureIschemic Optic Neuropathy
Intraocular Pressure During Abdominal Aortic Aneurysm (AAA) Repair

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

腹主动脉瘤(AAA)修复术中眼内压研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹主动脉瘤(AAA)修复术中的眼内压变化及相关视力并发症。源站描述涉及视力障碍、失明与缺血性视神经病变等条件,并讨论了非眼部手术围手术期失明的临床关注度、已发表发生率数据以及报告可能被低估的原因。数据可用于围手术期视力并发症的临床研究与风险分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视力障碍、失明、眼内压、缺血性视神经病变。非眼部手术中的围手术期失明作为一种发生率不断上升的严重并发症,已引起显著的临床关注。早期发表的 studies 提示其发生罕见,估计术后视力丧失分别为 0.002% 和 0.0008%(1,2)。然而,脊柱手术和心脏手术的回顾性综述显示了更高的围手术期失明发生率,即分别为 0.2% 和 0.06% 之间(3,4)。已发表报告之间的差异表明,真实发生率很可能被低估,原因包括对诉讼的担忧、报告手段无效以及涉及额外工作。幸运的是,20 世纪 90 年代中后期发表了大量病例报告和系列研究;促使美国麻醉医师协会(ASA)专业责任委员会

【主题与分类】

主题标签:Problem With Vision Blindness、Intraocular Pressure、Ischemic Optic Neuropathy。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00450294

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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

情况:视力问题、失明、眼内压、缺血性视神经病变。非眼部手术中的围手术期失明作为一种发生率不断上升的严重并发症,已引起显著的临床关注。早期发表的 studies 提示其发生率罕见,估计术后视力丧失分别为0.002%和0.0008%(1,2)。然而,脊柱手术和心脏手术的回顾性综述显示围手术期失明发生率更高,分别为0.2%和0.06%(3,4)。已发表报告之间的差异表明,真实发生率很可能被低估,原因包括对诉讼的担忧、报告手段无效以及所涉及的额外工作。幸运的是,20世纪90年代中后期发表了大量病例报告和系列研究,促使美国麻醉医师协会(ASA)职业责任委员会于1999年建立了ASA术后视力丧失登记处(POVL),作为收集术后失明患者保密、全面围手术期数据的媒介。

POVL登记处及其他病例系列研究已表明,视力丧失最常见的原因是non-arteritic ischemic optic neuropathy(5,6,7)。围手术期non-arteritic ischemic optic neuropathy(ION)是患者特异性因素与手术特异性因素共同作用的结果,由视神经乳头灌注不足和梗死所致(8)。解剖学因素,如供应视神经乳头的short posterior ciliary arteries(sPCA)数量变异、sPCA分水岭区的位置以及较小的视杯视盘比,会增加视神经缺血的易感性(8,9)。手术特异性因素包括大量失血、贫血、低血压、俯卧位及手术时长(5,6,7,10)。这些手术变量与患者特异性解剖因素的相互作用可降低眼灌注压(平均动脉压与眼内压之差),从而导致ION(11)。基于眼灌注的决定因素

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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