肢端肥大症患者直接喉镜与视频喉镜对比研究

研究对象为需在全麻下接受气管插管择期手术的成人肢端肥大症患者及无功能性垂体腺瘤患者。数据涵盖年龄、性别、身高、体重、体质指数、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征史、合并症、既往手术、垂体功能减退、术前生长激素与胰岛素样生长因子-1 水平、IGF-1 指数、Mallampati 评分及其他气道相关临床参数,并记

Muzaffer GENCERMuzaffer GENCER
clinicaltrials
浏览 11
视频分类AcromegalyNonfunctioning Pituitary Adenoma
Direct Versus Video Laryngoscopy in Patients With Acromegaly

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肢端肥大症患者直接喉镜与视频喉镜对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性研究,计划于 2026 年 7 月 1 日至 8 月 31 日在 Basaksehir Cam and Sakura City Hospital 开展。研究对象为需在全麻下接受气管插管择期手术的成人肢端肥大症患者及无功能性垂体腺瘤患者。数据涵盖年龄、性别、身高、体重、体质指数、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征史、合并症、既往手术、垂体功能减退、术前生长激素与胰岛素样生长因子-1 水平、IGF-1 指数、Mallampati 评分及其他气道相关临床参数,并记录气道管理中的喉镜所见,可用于比较直接喉镜与视频喉镜的气道管理效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肢端肥大症、无功能性垂体腺瘤。这项前瞻性观察性研究将在 Basaksehir Cam and Sakura City Hospital 于 2026 年 7 月 1 日至 2026 年 8 月 31 日期间进行。研究人群将包括计划在全身麻醉下接受需要气管插管的择期手术的成人肢端肥大症患者和成人无功能性垂体腺瘤患者。符合条件的患者将接受常规术前气道评估。记录的变量将包括年龄、性别、身高、体重、体质指数、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征病史、合并疾病、既往手术、垂体功能减退的存在、术前生长激素水平、术前胰岛素样生长因子-1 水平、IGF-1 指数、Mallampati 评分及其他气道相关临床参数。在气道管理期间,获得的喉镜所见

【主题与分类】

主题标签:Acromegaly、Nonfunctioning Pituitary Adenoma。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07659912

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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

疾病:肢端肥大症、无功能性垂体腺瘤。本前瞻性观察性研究将于2026年7月1日至2026年8月31日在Basaksehir Cam and Sakura City Hospital进行。研究人群将包括计划在全身麻醉下接受需要气管插管的择期手术的成人肢端肥大症患者和成人无功能性垂体腺瘤患者。符合条件的患者将接受常规术前气道评估。记录的变量将包括年龄、性别、身高、体重、体重指数、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征病史、合并疾病、既往手术史、是否存在垂体功能减退、术前生长激素水平、术前胰岛素样生长因子-1水平、IGF-1指数、Mallampati评分以及其他气道相关临床参数。在气道管理期间,将记录通过直接喉镜和视频喉镜获得的喉镜检查结果。改良Cormack-Lehane分级将用于评估声门可视化情况。

插管相关变量,包括首次尝试成功率、成功插管时间、插管尝试次数、是否需要辅助气道操作或设备、氧饱和度下降及气道损伤,也将被记录。本研究的主要目的是比较肢端肥大症患者的喉镜检查结果和插管特征,并评估在该患者群体中视频喉镜是否比直接喉镜具有优势。次要目的是确定肢端肥大症患者中困难喉镜显露或困难插管的临床、激素及气道相关预测因素。

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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