左西孟旦联合硫酸镁对婴儿主动脉缩窄切除术中NIRS脊髓保护的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦主动脉缩窄婴儿行缩窄切除术时的脊髓保护问题。研究比较左西孟旦单用及与硫酸镁输注联合使用对脊髓保护的效果，以 NIRS 数值为观测指标，分别在主动脉阻断前以及阻断后 10 分钟、20 分钟直至手术结束进行测量
基本信息
资源简介
左西孟旦联合硫酸镁对婴儿主动脉缩窄切除术中NIRS脊髓保护的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为 Levosimendan Versus Combination With Magnesium Sulphate on Spine Protection by NIRS in Infants Undergoing Coarctectomy，聚焦主动脉缩窄婴儿在接受缩窄切除术过程中的脊髓保护问题。研究围绕左西孟旦单用以及与硫酸镁输注联合使用两种用药策略，评估其对脊髓保护的效果，并以近红外光谱（NIRS）数值作为观测指标。测量时间点覆盖主动脉阻断前，以及阻断后 10 分钟、20 分钟直至手术结束。数据集在分类上归属于肌肉骨骼系统疾病 / 其他，主题标签为 Aortic Coarctation，整体属于围绕特定手术场景下用药干预与脊髓保护监测的临床研究数据。
【数据集背景】
主动脉缩窄是婴儿期需要外科干预的重要先天性心血管畸形之一。缩窄切除术中常需阻断主动脉，而阻断期间脊髓血供可能受到影响，因此脊髓保护成为围手术期管理的关键问题。该数据集所对应的研究正是在这一背景下，探索左西孟旦单用及左西孟旦与硫酸镁输注联合使用两种方案，在主动脉缩窄婴儿行缩窄切除术时对脊髓保护的作用。研究以 NIRS 数值作为观察脊髓保护的指标，关注主动脉阻断前以及阻断后 10 分钟、20 分钟直至手术结束的动态变化。源站描述中列出的条件为 Aortic Coarctation，主题标签同样指向 Aortic Coarctation。
【数据内容】
数据内容围绕主动脉缩窄婴儿行缩窄切除术时的脊髓保护监测展开。核心观测指标为 NIRS 数值，测量时间点包括主动脉阻断前、主动脉阻断后 10 分钟、主动脉阻断后 20 分钟，并持续至手术结束。研究比较的干预方式为左西孟旦单用，以及与硫酸镁输注联合使用。源站描述中未提供样本量、具体 NIRS 数值、分组人数、统计结果、不良事件等信息。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述说明其研究条件为 Aortic Coarctation，研究内容为左西孟旦及其与硫酸镁输注联合使用作为脊髓保护措施，并通过 NIRS 数值在主动脉阻断前、阻断后 10 分钟、20 分钟直至手术结束进行观察。除上述来源与采集时间点信息外，源站未提供具体的采集机构、采集设备型号、采集流程细节、数据存储方式等信息。
【适用场景】
该数据集适用于关注主动脉缩窄婴儿缩窄切除术中脊髓保护问题的场景，尤其是围绕左西孟旦单用及与硫酸镁输注联合使用两种用药策略的比较研究。其 NIRS 数值的时序测量设计，可用于观察主动脉阻断前、阻断后 10 分钟、阻断后 20 分钟直至手术结束这一围手术期窗口内的变化。主题标签 Aortic Coarctation 也表明其适用领域集中于主动脉缩窄相关临床研究。除此之外的具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、字段结构、访问权限、分析流程等均未说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量与限制的说明，包括样本量、缺失情况、偏倚控制、数据完整性等信息均未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可条款信息。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04330755
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
条件：主动脉缩窄。左西孟旦及其与硫酸镁输注联合应用作为脊髓保护措施的效果，采用NIRS值评估，在主动脉阻断前以及阻断后10、20分钟至手术结束期间进行监测。
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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