脂质体布比卡因TAPB联合羟考酮PCIA对腹部大手术患者术后胃肠功能恢复的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹部大手术后疼痛与术后肠梗阻,评估脂质体布比卡因腹横肌平面阻滞(TAPB)联合羟考酮患者自控静脉镇痛(PCIA)对术后胃肠功能恢复的影响

Tianjin First Central HospitalTianjin First Central Hospital
clinicaltrials
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其他预测Postoperative PainPostoperative Ileus
Effect of Liposomal Bupivacaine TAPB Combined With Oxycodone PCIA on Postoperative Gastrointestinal Recovery in Patients Undergoing Major Abdominal Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

脂质体布比卡因TAPB联合羟考酮PCIA对腹部大手术患者术后胃肠功能恢复的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹部大手术后疼痛与术后肠梗阻,评估脂质体布比卡因腹横肌平面阻滞(TAPB)联合羟考酮患者自控静脉镇痛(PCIA)对术后胃肠功能恢复的影响。研究为前瞻性、单中心、随机、双盲、平行对照试验,计划纳入132例18-80岁、ASA I-III、拟行择期小肠或结直肠手术的患者,随机分为三组,每组44例,接受不同术后镇痛方案。数据可用于比较不同多模式镇痛方案对术后胃肠功能恢复的临床疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后疼痛、术后肠梗阻。理由与目的:本研究旨在评估一种新型多模式镇痛方案(腹横肌平面阻滞(TAPB)联合患者自控静脉镇痛(PCIA))在改善腹部大手术患者术后胃肠功能恢复方面的临床疗效与安全性。研究设计与干预:这是一项前瞻性、单中心、随机、双盲、平行对照试验。共132例符合条件的患者(年龄18-80岁,ASA I-III,拟行择期小肠或结直肠手术)将被随机分配至三组(每组n = 44),接受不同的术后镇痛方案:R-S组:0.375%罗哌卡因TAPB + 舒芬太尼PCIA;LB-S组:266 mg脂质体布比卡因TAPB + 舒芬太尼PCIA;组

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Pain、Postoperative Ileus。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07651722

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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:术后疼痛、术后肠梗阻。依据与目的:本研究旨在评估一种新型多模式镇痛方案的临床疗效与安全性,该方案将腹横肌平面阻滞(TAPB)与患者自控静脉镇痛(PCIA)相结合,用于改善接受腹部大手术患者术后胃肠功能的恢复。研究设计与干预:这是一项前瞻性、单中心、随机、双盲、平行对照试验。共132例符合条件的患者(年龄18-80岁,ASA I-III级,拟行择期小肠或结直肠手术)将被随机分配至三组(每组n = 44),接受不同的术后镇痛方案:R-S组:0.375%罗哌卡因TAPB + 舒芬太尼PCIA;LB-S组:266 mg脂质体布比卡因TAPB + 舒芬太尼PCIA;LB-O组:266 mg脂质体布比卡因TAPB + 羟考酮PCIA。主要结局:主要结局为术后前7天内I-FEED评分系统的曲线下面积(AUC),该指标综合反映了胃肠功能恢复的总体轨迹。

假设:研究者假设,长效脂质体布比卡因TAPB(用于延长躯体疼痛缓解)与羟考酮PCIA(通过双重u和k受体激动作用精确控制内脏痛)联合应用,将协同减弱围手术期应激-炎症反应。因此,该方案预期可显著减轻术后肠梗阻(POI)并加速胃肠动力恢复。

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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