新型柔性加长咽部气道用于深度镇静

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为用于深度镇静的新型柔性加长咽部气道。研究为多中心、概念验证、描述性、前瞻性观察性研究,2019年3月获通用机构审查委员会批准

McMurray Medical Group, LLCMcMurray Medical Group, LLC
clinicaltrials
浏览 22
视频分类Upper Airway Obstruction
A New Flexible Extended-Length Pharyngeal Airway for Deep Sedation

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

新型柔性加长咽部气道用于深度镇静

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为用于深度镇静的新型柔性加长咽部气道。研究为多中心、概念验证、描述性、前瞻性观察性研究,2019年3月获通用机构审查委员会批准。自愿试用该新型气道装置的麻醉提供者填写调查工具,评估其对市售上气道装置 McMurray Enhanced Airway(MEA;McMurray Medical, Minneapolis, MN)的满意度。MEA 具有较长柔性管路,可移位口腔气道无法触及的咽部组织,避免抬颏/托颌操作,较小直径有助于减少刺激和呕吐反射。数据可用于气道管理装置满意度与上气道梗阻相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:上气道梗阻。这项多中心概念验证、描述性、前瞻性和观察性研究于2019年3月获得通用机构审查委员会(IRB)人体受试者研究批准。自愿试用这种新型气道装置的麻醉提供者被招募来完成一项调查工具,以评估提供者对市售上气道装置(McMurray Enhanced Airway (MEA);McMurray Medical, Minneapolis, MN)的满意度。MEA 是一种新型上气道装置,相对于当前可用的气道管理产品具有众多增强特性(图1)。MEA 具有更长的柔性管路,允许移位口腔气道无法触及的咽部组织,并避免需要抬颏/托颌操作[16]。较小的直径有助于减少刺激和呕吐反射,并允许沿

【主题与分类】

主题标签:Upper Airway Obstruction。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04419883

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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:上气道梗阻。这项多中心概念验证、描述性、前瞻性观察性研究于2019年3月获得通用机构审查委员会(IRB)人体受试者研究批准。自愿试用该新型气道装置的麻醉提供者被招募完成一项调查工具,以评估提供者对市售上气道装置(McMurray Enhanced Airway (MEA);McMurray Medical, Minneapolis, MN)的满意度。MEA是一种新型上气道装置,相对于当前可用的气道管理产品具有众多增强特性(图1)。MEA具有更长的柔性管,允许移位口咽通气道无法到达的咽部组织,并避免了下颌托举/推颌手法的需要[16]。较小的直径有助于减少刺激和呕吐,并允许与内窥镜咬合块并排放置。较软的材料,类似于鼻咽通气道的材料,便于插入并减少与硬塑料口咽通气道相关的潜在口腔损伤[16]。

一种加长型带衬垫的咬合块旨在防止近端气道塌陷,允许磨牙放置的灵活性,并降低牙齿损伤的风险[16]。一个可选连接器可连接到麻醉回路或手动复苏器,便于口内通气,并有助于处理面罩通气困难或手术区域氧气弥散可能带来火灾风险等情况[16]。此外,MEA的设计旨在减少提供者进行手动固定操作(如托下颌或推下颌)的需要,从而防止提供者与患者之间潜在的飞沫暴露并减少人员配备需求。提供者通过培训视频和印刷材料收到器械使用说明(IFU),以了解如何使用MEA并选择其尺寸。在临床实践中使用MEA试验器械后,麻醉提供者根据符合以下条件的病例参与完成了使用调查工具。

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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