老年患者QT间期变化:椎管内麻醉与全身麻醉的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为老年患者QT间期变化:椎管内麻醉与全身麻醉的比较,属于循环系统疾病/其他分类

基本信息
资源简介
老年患者QT间期变化:椎管内麻醉与全身麻醉的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为老年患者QT间期变化:椎管内麻醉与全身麻醉的比较,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述显示,研究者设计前瞻性随机试验,比较椎管内麻醉与全身麻醉对65岁以上接受下腹部、四肢或泌尿外科手术患者QT间期变化的影响。研究在土耳其伊斯坦布尔一家拥有700张床位的三级转诊医院于2023年3月29日至5月29日开展,方案经Health Science University Haseki Training and Research Hospital伦理委员会批准。数据可用于麻醉方式对QT间期影响的分类或预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状态:椎管内麻醉、七氟烷、长QT综合征。研究者设计了一项前瞻性随机试验,比较椎管内麻醉与全身麻醉对老年患者QT间期变化的影响。研究方案经土耳其伊斯坦布尔Health Science University Haseki Training and Research Hospital伦理委员会批准(日期:2023年3月29日,编号:44-2023)。本研究按照《赫尔辛基宣言》开展,并获得了所有患者的书面知情同意。研究于2023年3月29日至2023年5月29日在土耳其伊斯坦布尔一家拥有700张床位的三级转诊医院进行。将接受下腹部或四肢手术及泌尿外科手术的65岁以上患者将纳入本研究。排除标准如下:任何术前心电图异常、QTc间期>440 ms、家族史
【主题与分类】
主题标签:Anesthesia, Spinal、Sevoflurane、Long QT Syndrome。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06375863
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:麻醉,脊髓麻醉,七氟烷,长QT综合征。研究者设计了一项前瞻性随机试验,比较脊髓麻醉与全身麻醉对老年患者QT间期变化的影响。研究方案经土耳其伊斯坦布尔Health Science University Haseki Training and Research Hospital伦理委员会批准(日期:2023年3月29日,编号:44-2023)。本研究按照《赫尔辛基宣言》进行,并获得所有患者的书面知情同意。研究于2023年3月29日至2023年5月29日在土耳其伊斯坦布尔一家拥有700张床位的三级转诊医院进行。将接受下腹部或四肢手术及泌尿外科手术的65岁以上患者纳入本研究。排除标准如下:任何术前心电图异常、QTc间期>440 ms、长QT综合征家族史、使用任何已知影响QTc间期的药物、血清电解质异常、脊髓麻醉的任何禁忌证(例如
凝血功能障碍)、不稳定型心绞痛、慢性阻塞性肺疾病、肝肾功能衰竭、美国麻醉医师协会(ASA)体格分级状态>III级、妊娠及肥胖(BMI>30)。参与者将被分为两组:脊髓麻醉组(S组)和全身麻醉组(G组)。随机化及分组分配将由一名未参与数据收集的研究人员执行。在术前护理单元,所有患者将经外周静脉在30分钟内接受10 ml/kg乳酸林格液。在手术室,将静脉给予0.015 mg/kg咪达唑仑和1 µg/kg芬太尼进行术前用药。G组将使用2.0 mg/kg丙泊酚注射进行麻醉诱导,并给予0.6 mg/kg罗库溴铵以利于气管插管。插管后,患者将在容量控制通气(VCV)模式下以6-8 ml/kg的潮气量进行通气。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




