氨甲环酸减少内翻截骨术后失血数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑瘫(Cerebral Palsy)患儿接受双侧内翻旋转截骨术(VDRO)后使用氨甲环酸(Tranexamic Acid)减少术后失血的随机安慰剂对照试验

Murdoch Childrens Research InstituteMurdoch Childrens Research Institute
clinicaltrials
浏览 11
蛋白质分类Cerebral PalsyHip Surgery CorrectiveTranexamic Acid UseBlood Loss, SurgicalPaediatricsOrthopedics
Tranexamic Acid to Reduce Blood Loss After Varus Derotation Osteotomy

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

氨甲环酸减少内翻截骨术后失血数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑瘫(Cerebral Palsy)患儿接受双侧内翻旋转截骨术(VDRO)后使用氨甲环酸(Tranexamic Acid)减少术后失血的随机安慰剂对照试验。数据覆盖血液与淋巴系统疾病/出血性疾病领域,包含术后失血量计算、输血需求等围手术期结局信息。可用于分析氨甲环酸在儿科骨科手术中的止血效果、评估输血风险,以及支持围手术期血液管理相关的预测或分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑瘫、髋关节矫正手术、氨甲环酸使用、手术失血、儿科、骨科。TABLO(氨甲环酸减少内翻旋转截骨术后失血)是一项平行组随机安慰剂对照试验,研究术后氨甲环酸与安慰剂在因脑瘫接受双侧内翻旋转截骨术(VDRO)的儿童中的效果。分配比例为1:1(安慰剂:干预),试验将具备足够把握度以检测使用血红蛋白质量损失公式计算的术后失血差异。鉴于该手术干预的高出血风险以及这些儿童生理储备降低,改善围手术期结局是该患者群体的高度优先事项。来自研究机构的初步数据表明,这些患者中约三分之一接受输血。

【主题与分类】

主题标签:Cerebral Palsy、Hip Surgery Corrective、Tranexamic Acid Use、Blood Loss, Surgical、Paediatrics、Orthopedics。本站分类:血液与淋巴系统疾病/出血性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07672158

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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:脑性瘫痪、髋关节矫正手术、氨甲环酸使用、手术失血、儿科学、骨科学。TABLO(减少内翻旋转截骨术后失血的氨甲环酸)是一项平行组随机安慰剂对照试验,旨在比较脑性瘫痪(CP)患儿接受双侧内翻旋转截骨术(VDRO)后使用氨甲环酸与安慰剂的疗效。分配比例为1:1(安慰剂:干预),该试验将具备足够的统计效能,以检测通过血红蛋白质量损失公式计算得出的术后失血量差异。鉴于该手术干预出血风险高且这些患儿生理储备降低,改善围手术期结局是该患者人群的高度优先事项。来自研究机构的初步数据表明,约三分之一的此类患者在术后期间接受血制品输注。越来越多的证据表明,术后发生的隐性失血量相当大,并可能通过给予氨甲环酸(TXA)而得以减轻。

然而,关于术后TXA的试验仅在成人手术人群中开展。这是一项嵌入式优效性随机安慰剂对照、患者/治疗团队/评估者盲法试验,比较氨甲环酸与安慰剂在减少非卧床脑瘫患儿双侧髋部骨重建手术后失血量方面的效果。主要目的:评估术后持续静脉输注TXA与安慰剂(生理盐水)相比,对接受双侧VDRO手术伴或不伴骨盆截骨术的非卧床脑瘫患儿失血量的影响。次要目的:探讨术后氨甲环酸在接受双侧VDRO手术伴或不伴骨盆截骨术的脑瘫患儿中的安全性和耐受性,并评估术后氨甲环酸在接受双侧VDRO手术伴或不伴骨盆截骨术的脑瘫患儿中的卫生经济学影响。

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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