罗哌卡因浸泡CycloMesh在无并发症腹股沟疝中的镇痛疗效
该数据集来自clinicaltrials.gov，围绕无并发症腹股沟疝手术的镇痛疗效研究。CycloMesh是一种表面功能化药物递送系统的聚酯内脏植入物，通过环糊精与罗哌卡因形成包合物，实现局部持续释放麻醉药
基本信息
资源简介
罗哌卡因浸泡CycloMesh在无并发症腹股沟疝中的镇痛疗效
该数据集英文名为 Antalgic Efficacy of CycloMesh™ Soaked in Ropivacaine Hydrochloride in Uncomplicated Inguinal Hernia，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归类于消化系统疾病 / 其他。数据集围绕无并发症腹股沟疝手术的镇痛疗效研究展开。CycloMesh 是一种聚酯内脏植入物，其表面通过药物递送系统实现功能化，靶向一种独特的干预方式，即缓慢释放麻醉药并在原位发挥作用。基于环糊精能够与氨基酰胺类麻醉药形成包合物的特性，研究将罗哌卡因与环糊精结合在商用内脏补片上，使 CycloMesh 能够在较长时间内持续释放罗哌卡因，以改善腹股沟疝手术后患者的舒适度。该研究的核心假设是：在内脏补片上增加药物递送系统，实现罗哌卡因的局部、持久递送，可带来临床获益，从而在采用 Lichtenstein 技术治疗腹股沟疝后改善生活质量、减轻疼痛并加快重返工作。
【数据集背景】
该数据集关注腹股沟疝这一疾病条件下的手术镇痛问题。CycloMesh 是一种聚酯内脏植入物，通过在其表面直接功能化药物递送系统，针对一种独特的干预方式，即缓慢的麻醉药释放与原位活性。其设计依据在于环糊精能够与氨基酰胺类麻醉药形成包合物，因此将罗哌卡因与环糊精结合到商用内脏补片上。这一设计使 CycloMesh 能够在较长时间内持续释放罗哌卡因，以改善腹股沟疝手术后的患者舒适度。研究的基本假设是，通过在内脏补片上增加药物递送系统，实现罗哌卡因的局部和持久递送，能够获得临床获益，具体表现为生活质量的改善、疼痛的减轻以及采用 Lichtenstein 技术治疗腹股沟疝后更快重返工作。
【数据内容】
源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，源站描述中列出的疾病条件为腹股沟疝（Inguinal Hernia）。主题标签为 Inguinal Hernia。其余采集方法、采集时间、样本量等信息源站未提供。
【适用场景】
该数据集围绕无并发症腹股沟疝手术的镇痛疗效研究，适用于关注腹股沟疝手术后局部持续镇痛、内脏补片药物递送系统以及罗哌卡因局部释放相关研究的场景。其研究背景涉及采用 Lichtenstein 技术治疗腹股沟疝后的生活质量改善、疼痛减轻和重返工作等结局。其他具体适用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04033055
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：腹股沟疝。CycloMesh是一种聚酯内脏植入物，其表面直接功能化修饰了药物递送系统，针对一种独特的干预方式，实现麻醉药的缓慢释放和原位活性。基于环糊精能够与氨基酰胺类麻醉药形成包合物的特性，将罗哌卡因与环糊精结合在商用内脏补片上。这使得CycloMesh能够持续释放罗哌卡因，从而改善腹股沟疝术后患者的舒适度。本工作的基本假设是，通过在内脏补片上添加药物递送系统以实现罗哌卡因的局部和延长释放，可获得临床获益。这应能在采用Lichtenstein技术治疗腹股沟疝后改善生活质量、减轻疼痛并加快重返工作。
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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