腹横肌平面阻滞缓解急性阑尾炎的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹横肌平面阻滞(TAP)在缓解急性阑尾炎疼痛中的疗效。研究对象为急诊科就诊、经病史、体格检查和影像学确诊急性阑尾炎并拟行确定性手术的患者,按系统分配法分为 T-50、TAP-50、TAP-100 三组

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其他回归Acute Appendicitis
Efficacy of Transversus Abdominis Plane Block in Alleviating Acute Appendicitis

基本信息

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其他
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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

腹横肌平面阻滞缓解急性阑尾炎的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹横肌平面阻滞(TAP)在缓解急性阑尾炎疼痛中的疗效。研究对象为急诊科就诊、经病史、体格检查和影像学确诊急性阑尾炎并拟行确定性手术的患者,按系统分配法分为 T-50、TAP-50、TAP-100 三组。治疗后记录患者在静息、咳嗽和足跟叩击状态下的 Numeric Rating Scale(NRS)评分,时间点为 30、60、120 分钟;若 NRS 评分高于 5,则给予 50 mcg 芬太尼静脉输注 15 分钟作为补救镇痛。数据可用于分析不同阻滞方案对疼痛评分的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性阑尾炎。本研究将纳入因腹痛到急诊科就诊、通过病史、体格检查和影像学检查诊断为急性阑尾炎、并在普外科会诊后确定接受确定性手术的患者。参与者将被系统性地分配到三组。系统性分配将通过将前 3 名患者分配到 T-50 组、第二个 3 名患者分配到 TAP-50 组、第三个 3 名患者分配到 TAP-100 组来实现。治疗后,将在静息、咳嗽和足跟叩击期间于 30、60 和 120 分钟记录患者的 Numeric Rating Scale(NRS)评分。如果 NRS 评分高于 5,将给予补救镇痛,即 50 mcg 芬太尼静脉输注,持续 15 分钟。随后,患者人口统计学数据包括年龄、性别、h

【主题与分类】

主题标签:Acute Appendicitis。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06808737

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    • 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。

数据说明

条件:急性阑尾炎。本研究将纳入因腹痛就诊于急诊科,通过病史、体格检查和影像学检查诊断为急性阑尾炎,并在普外科会诊后确定接受确定性手术的患者。参与者将被系统地分配到三组。系统分配将通过将前3名患者分配到T-50组,接下来的3名患者分配到TAP-50组,再接下来的3名患者分配到TAP-100组来实现。治疗后,将在休息、咳嗽和足跟叩击时记录患者在30、60和120分钟时的数字评定量表(NRS)评分。如果NRS评分高于5分,将给予补救镇痛,即15分钟内静脉输注50微克芬太尼。

随后,将记录患者的人口统计学数据,包括年龄、性别、身高、体重、BMI、合并症和用药情况,以及入院时的生命体征、全血细胞计数数值、凝血参数、肌酸激酶水平、阑尾炎破裂/未破裂状态、计划进行的腹腔镜/开腹手术、Alvarado评分、基线镇痛给药后至首次补救镇痛的时间(分钟)、急诊科镇痛药物总需求量(mg),以及TAP阻滞并发症(血肿、手术部位感染、腹腔内积液、肌肉注射——肌坏死)。患者满意度将采用5点Likert量表进行评估。皮肤感觉分布将在TAP阻滞后20分钟进行评估。此后,将记录手术时长(分钟)、术后至首次补救镇痛的时间(分钟)、术后2、4、6、12、24小时恶心呕吐(PONV)评分、术后2、4、6、12、24小时静息、咳嗽和足跟叩击时的NRS评分、术后2、4、6、12、24小时累计镇痛药物用量、术后补救性止吐药需求、镇痛药物总费用以及住院时间(天)。

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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