腹股沟疝术后疼痛QIPB数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕腹股沟疝修补术后的疼痛管理,涉及局部麻醉、外周神经阻滞、椎管内麻醉或全身麻醉等多种麻醉方式,以及阿片类药物、非甾体抗炎药等镇痛方案

基本信息
资源简介
腹股沟疝术后疼痛QIPB数据集
QIPB in Inguinal Hernia 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的数据集,主题标签为术后疼痛(Postoperative Pain),在分类上归入消化系统疾病下的其他类。该数据集围绕腹股沟疝修补术后的疼痛管理问题展开。腹股沟疝修补术是最常实施的外科手术之一,通常在局部麻醉、外周神经阻滞、椎管内麻醉(脊髓或硬膜外麻醉)等区域麻醉技术下完成,也可在全身麻醉下进行。尽管可供选择的镇痛方案众多,术后疼痛控制仍不理想,这一矛盾构成了该数据集所关注的核心临床背景。
【数据集背景】
腹股沟疝修补术是最常实施的外科手术之一,一般在区域麻醉技术下进行,包括局部麻醉、外周神经阻滞、椎管内麻醉(脊髓或硬膜外麻醉),也可采用全身麻醉。尽管已有多种镇痛方案可供选择,大量研究仍表明术后疼痛控制不足。阿片类药物、非甾体抗炎药与镇痛药常用于术后疼痛管理,但这些药物疗效不确定,且伴随不良副作用。疼痛是术后阶段的关键因素,可导致下床活动延迟与麻痹性肠梗阻,最终妨碍患者早期出院。近期,Tulgar 及其同事提出了一种名为“quadr……”的新型筋膜平面阻滞技术(源站描述在此处截断)。
【数据内容】
该数据集的主题标签为术后疼痛,内容围绕腹股沟疝修补术后的疼痛管理,涉及局部麻醉、外周神经阻滞、椎管内麻醉或全身麻醉等多种麻醉方式,以及阿片类药物、非甾体抗炎药等镇痛方案。数据的具体字段、变量与记录规模,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息。具体的采集时间、采集方式与样本纳入标准,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注腹股沟疝修补术后疼痛管理的相关研究与分析场景,例如围绕不同麻醉方式与镇痛方案下术后疼痛控制情况的探讨。更具体的适用场景说明,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站描述在介绍新型筋膜平面阻滞技术处中断,相关内容的完整性受限。其余关于数据质量与使用限制的说明,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06862609
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:术后疼痛。腹股沟疝修补术是最常见的外科手术之一。该手术通常在区域麻醉技术下进行,如局部麻醉、外周神经阻滞或椎管内麻醉(脊髓或硬膜外麻醉),或在全身麻醉下进行。尽管有多种可用的镇痛方案,但大量研究表明,术后疼痛控制仍不充分。阿片类药物、非甾体抗炎药和镇痛药常用于术后疼痛管理。然而,这些药物的疗效不确定且伴有不良副作用。疼痛是术后阶段的关键因素,可导致下床活动延迟和麻痹性肠梗阻,最终阻碍早期出院。近期,Tulgar及其同事介绍了一种新型筋膜平面阻滞技术,称为“四髂平面阻滞”。四髂平面阻滞在四髂平面内进行,该平面位于髂嵴内表面与腰方肌后表面之间。在他们的研究中,Tulgar等人
双侧注射40 mL亚甲蓝至腰方肌-髂筋膜平面。他们观察到染料沿腰方肌前、后表面,腹横筋膜,髂腹股沟神经、髂腹下神经、肋下神经和生殖股神经,以及腰丛广泛弥散。基于这些发现,腰方肌-髂筋膜平面阻滞已被提出作为一种潜在有效的技术,用于管理腰骶部、腹部和髋部区域的急性或慢性疼痛。
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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