评估护理方案预防体外循环心脏手术患者深静脉血栓效果的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕体外循环心脏手术患者深静脉血栓(DVT)的预防展开,涉及护理方案干预组与常规护理对照组的比较

Near East University, TurkeyNear East University, Turkey
clinicaltrials
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表格分类DVT - Deep Vein ThrombosisDVT ProphylaxisDVT PreventionCardiac On-pump SurgeryNursing Care Protocol
This Research Proposal Focuses on Evaluating the Effectiveness of a Nursing Care Protocol in Preventing Deep Vein Thrombosis (DVT) in Patients Undergoing On-pump Cardiac Surgery. The Study Will Include an Intervention Group That Receives the Nursing Protocol and a Control Group That Receives Routine

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

评估护理方案预防体外循环心脏手术患者深静脉血栓效果的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕体外循环心脏手术患者深静脉血栓(DVT)的预防展开,涉及护理方案干预组与常规护理对照组的比较。源站描述涵盖DVT发生率、并发症、药物预防、间歇性腿部气压压缩、主动足趾运动等措施,并提及Kakkos等(2022)的系统综述。数据可用于DVT预防相关研究、护理方案效果评估及并发症风险分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:体外循环心脏手术 - 预防 - 干预 - 实验组 - 对照组 - 发生率 - 并发症,DVT - 深静脉血栓,DVT预防,DVT防治,体外循环心脏手术,护理方案。关于论文主题的一般信息:深静脉血栓(DVT)是体外循环心脏手术患者中常见的并发症。已探索多种干预措施和方案以预防DVT,包括药物预防、间歇性腿部气压压缩、主动足趾运动及补充措施等策略。本近期文献调查的目的是呈现与护理方案在体外循环心脏手术患者背景下对DVT预防影响相关的最新研究。Kakkos等(2022)进行了一项全面的系统审查

【主题与分类】

主题标签:DVT - Deep Vein Thrombosis、DVT Prophylaxis、DVT Prevention、Cardiac On-pump Surgery、Nursing Care Protocol。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07347652

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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:体外循环心脏手术——预防——干预——实验组——对照组——发病率——并发症,深静脉血栓——深静脉血栓形成,深静脉血栓预防,深静脉血栓预防,体外循环心脏手术,护理方案。关于论文主题的一般信息 深静脉血栓形成(DVT)是体外循环心脏手术患者中常见的并发症。为预防DVT,已探索了多种干预措施和方案,包括药物预防、间歇性腿部气压压缩、主动足趾运动及补充措施等策略。本近期文献综述旨在呈现与护理方案对体外循环心脏手术患者DVT预防影响相关的最新研究。Kakkos等人(2022年)进行了一项全面的系统性审查,最终确定间歇性腿部气压压缩与药物预防的联合使用是预防静脉血栓栓塞(包括DVT)的有效方法。

他们的结论强烈主张将这一双重策略纳入护理方案,以预防体外循环心脏手术患者的深静脉血栓(DVT)。Abruzzo、Gorantla和Thomas(2022)开展了一项独特的系统评价,重点关注接受体外膜肺氧合(ECMO)支持的成人静脉血栓栓塞事件。虽然该评价并非专门针对体外循环心脏手术患者,但它确实为管理接受心脏手术的个体提供了有价值的见解。该评价强调了认识依赖ECMO支持患者中血栓栓塞事件的重要性,并强调了实施适当预防策略以预防DVT的重要性。An、Phan、Levy和Bruce(2016)开展了一项专门针对髋关节和膝关节置换术的系统评价和荟萃分析。尽管研究人群不同,但他们关于使用阿司匹林作为血栓预防措施的发现可能对体外循环心脏手术患者具有启示意义。该评价强调了

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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