术前焦虑对正颌手术术中血流动力学及术后疼痛、水肿、牙关紧闭的影响

研究对象为接受双颌正颌手术的牙颌面畸形患者,纳入 ASA I 或 II 级、拟行 Le Fort I 截骨联合双侧下颌升支矢状劈开截骨术者,排除既往正颌手术史、精神疾病、影响愈合的系统性疾病、吸烟、妊娠或问卷不完整者

Istanbul Medipol University HospitalIstanbul Medipol University Hospital
clinicaltrials
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表格预测Dentofacial Deformities
Preoperative Anxiety and Its Impact on Intraoperative Hemodynamics and Postoperative Pain, Edema, and Trismus in Orthognathic Surgery

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

术前焦虑对正颌手术术中血流动力学及术后疼痛、水肿、牙关紧闭的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在 Istanbul Medipol University 口腔颌面外科开展的前瞻性单中心临床研究。研究对象为接受双颌正颌手术的牙颌面畸形患者,纳入 ASA I 或 II 级、拟行 Le Fort I 截骨联合双侧下颌升支矢状劈开截骨术者,排除既往正颌手术史、精神疾病、影响愈合的系统性疾病、吸烟、妊娠或问卷不完整者。术前焦虑水平采用 State-Trait Anxiety Inventory(STAI-I 和 STAI-II)评估,旨在分析术前焦虑对术中血流动力学参数及术后面部水肿、疼痛和牙关紧闭的影响,可用于相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:牙颌面畸形。这项前瞻性、单中心临床研究正在 Istanbul Medipol University 口腔颌面外科进行。研究目的是评估接受双颌正颌手术的患者术前焦虑水平对术中血流动力学参数及术后面部水肿、疼痛和牙关紧闭的影响。研究纳入被分类为 ASA I 或 ASA II 级并计划接受 Le Fort I 截骨联合双侧下颌升支矢状劈开截骨术的患者。排除有既往正颌手术史、精神疾病、可能影响愈合的系统性疾病、当前吸烟、妊娠或问卷回答不完整的患者。术前焦虑水平使用 State-Trait Anxiety Inventory(STAI-I 和 STAI-II)进行评估。

【主题与分类】

主题标签:Dentofacial Deformities。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07439679

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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:牙颌面畸形。这项前瞻性、单中心临床研究正在伊斯坦布尔梅迪波尔大学口腔颌面外科进行。研究目的是评估术前焦虑水平对接受双颌正颌手术患者术中血流动力学参数及术后面部水肿、疼痛和牙关紧闭的影响。研究纳入ASA I级或ASA II级、计划接受Le Fort I型截骨术联合双侧下颌升支矢状劈开截骨术的患者。排除既往有正颌手术史、精神疾病、可能影响愈合的系统性疾病、当前吸烟、妊娠或问卷回答不完整的患者。术前焦虑水平采用状态-特质焦虑量表(STAI-I和STAI-II)进行评估。根据STAI-I评分,患者被分为低焦虑组和高焦虑组。

在术中期间,按预设时间间隔记录收缩压、舒张压、平均动脉压、心率和外周血氧饱和度。术后评估在术后1小时、1天、2天、5天、10天和1个月时进行。使用三维数字面部扫描系统测量面部水肿,采用视觉模拟评分法(VAS)评估疼痛强度,并测量最大张口度以确定牙关紧闭的程度。

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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