剖宫产脊髓麻醉

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注剖宫产脊髓麻醉相关的循环系统问题,包括药物性低血压、剖宫产并发症、脊髓麻醉药不良反应及心动过缓

Azienda Ospedaliera, Universitaria Policlinico Vittorio EmanueleAzienda Ospedaliera, Universitaria Policlinico Vittorio Emanuele
clinicaltrials
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其他预测Hypotension Drug-InducedCesarean Section ComplicationsBradycardia
Spinal Anesthesia in Caesarean Section

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

剖宫产脊髓麻醉

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注剖宫产脊髓麻醉相关的循环系统问题,包括药物性低血压、剖宫产并发症、脊髓麻醉药不良反应及心动过缓。研究为前瞻性、单中心、非营利观察性设计,并设历史对照组,主要目标是通过无创系统连续监测 125 名拟行脊髓麻醉下择期剖宫产孕妇的血流动力学变化,并与 125 名历史对照患者进行比较。数据可用于分析脊髓麻醉下剖宫产产妇低血压和心动过缓等血流动力学事件,支持风险预测与围术期管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:药物性低血压、剖宫产并发症、脊髓麻醉药在治疗使用中引起的不良反应、心动过缓。这是一项前瞻性、单中心、非营利、观察性研究,设有历史对照组,其主要目标是通过无创系统(EV1000® 平台 + Clearsight® 系统 - Edwards Lifesciences)连续测量压力,监测一组 125 名孕妇在卡塔尼亚“Policlinco-Vittorio Emanuele”大学医院“G. Rodolico”分院接受 Levobupivacaine 脊髓麻醉进行择期剖宫产时的血流动力学状况变化,并将其与使用相同无创系统检测的 125 名接受 Bupivacaine 脊髓麻醉进行择期剖宫产的历史队列患者进行比较。

【主题与分类】

主题标签:Hypotension Drug-Induced、Cesarean Section Complications、Bradycardia。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/NCT03743870

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    • 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:药物诱导性低血压、剖宫产并发症、治疗使用中脊髓麻醉剂引起的不良反应、心动过缓。这是一项前瞻性、单中心、非营利性观察性研究,设有历史对照组,其主要目标是通过无创系统(EV1000®平台+Clearsight®系统——爱德华生命科学公司)连续测量压力,监测125名拟在卡塔尼亚“Policlinico-Vittorio Emanuele”大学医院“G. Rodolico”分院接受左布比卡因脊髓麻醉以进行择期剖宫产的孕妇的血流动力学状况变化,并将其与2017年4月至2018年4月期间接受布比卡因脊髓麻醉以进行择期剖宫产的125名患者历史队列中通过相同无创系统检测到的结果进行比较。该研究预计自批准之日起持续一年。

在左布比卡因组中,在术前麻醉学检查期间,大约在预定手术干预日期前两周进行,将获取知情同意书并纳入符合条件的患者。在此期间,将分配ASA分级并收集以下数据:个人和一般数据:出生日期和年龄当前体重怀孕前体重身高有关以下信息:任何影响神经、呼吸、心血管系统的既往或伴随疾病任何涉及以下系统的既往或伴随疾病:胃肠系统、血液淋巴系统、甲状腺、胰腺、肾脏、肝脏、肾上腺任何免疫缺陷任何凝血病脊柱畸形既往手术既往药物给药后的过敏事件季节性过敏既往妊娠及其特征最后三个月可能的高血压*构成脊髓麻醉禁忌症的状况。到达手术室后,Clea

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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