罗库溴铵在急诊与择期手术中的起效时间

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罗库溴铵在急诊与择期手术中的起效时间。研究对象为 ASA 1 患者,涵盖择期腹股沟疝修补术与急性阑尾切除术

Diskapi Yildirim Beyazit Education and Research HospitalDiskapi Yildirim Beyazit Education and Research Hospital
clinicaltrials
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时间序列回归Inguinal HerniaAcute Appendicitis
The Onset Time of Rocuronium in Emergency and Elective Surgery

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

罗库溴铵在急诊与择期手术中的起效时间

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罗库溴铵在急诊与择期手术中的起效时间。研究对象为 ASA 1 患者,涵盖择期腹股沟疝修补术与急性阑尾切除术。试验在无术前用药条件下将患者送入手术室,使用 STAI 评估焦虑水平,监测心电图、血压与外周血氧饱和度,并在手背静脉通路开放后给予乳酸林格液。神经肌肉监测与药物注射依据 GCRP 执行,采用 TOF-Guard SX 加速度肌电图监测皱眉肌。数据可用于分析不同手术情境下肌松药起效时间的差异及相关影响因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹股沟疝、急性阑尾炎。在获得伦理委员会批准后,美国麻醉医师协会生理状态 1(ASA 1)患者,接受择期腹股沟疝修补术和急性阑尾切除术,将被纳入试验。患者将在无术前用药的情况下被送入手术室。将使用 Spielberger 的状态-特质焦虑量表(STAI)对患者进行焦虑水平测定。将监测心电图、血压和外周血氧饱和度(SpO2)。在手背开放静脉通路后,将给予乳酸林格液。神经肌肉监测和药物注射将按照“神经肌肉阻滞剂药效学研究中的良好临床研究实践(GCRP)”所述进行。TOF-Guard SX 加速度肌电图(Organon-Teknika)将在皱眉肌上监测

【主题与分类】

主题标签:Inguinal Hernia、Acute Appendicitis。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/NCT02634255

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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:腹股沟疝,急性阑尾炎。获得伦理委员会批准后,将纳入美国麻醉医师协会生理状态1级(ASA 1)、接受择期腹股沟疝修补术和急性阑尾切除术的患者进行试验。患者将在不使用术前用药的情况下被送入手术室。将采用斯皮尔伯格状态-特质焦虑量表(STAI)测定患者的焦虑水平。将监测心电图、血压和外周血氧饱和度(SpO2)。在手背建立静脉通道后,将给予乳酸林格液。神经肌肉监测和药物注射将按照“神经肌肉阻滞剂药效学研究中的良好临床研究规范(GCRP)”所述进行。由于对喉部肌肉的敏感性,将在皱眉肌上监测TOF-Guard SX加速度肌电图仪(Organon-Teknika)。麻醉诱导时,将静脉给予丙泊酚2 mg kg-1和芬太尼1 mcg kg-1。意识消失后,将校准TOF-Guard SX,然后在5秒内给予0.6 mg kg-1罗库溴铵。

20毫安(mA)电流的TOF刺激(200毫秒,方波,2赫兹持续1.5秒)将每15秒重复一次。患者将在TOF达到0.1时进行插管。将比较两组之间的STAI评分、心率、收缩压、舒张压、平均动脉压、SpO2、TOF 0.1时间和插管条件。

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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