术前依诺肝素用于多发性创伤患者骨科手术管理

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦多发性创伤患者在接受骨科手术时术前使用依诺肝素的安全性问题。研究在Valleywise Health Medical Center的重症监护室和手术室开展,纳入需手术治疗的成人长骨和/或骨盆骨折患者,计划入组60例可评估受试者,按1:1随机分组,

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其他预测Venous Thrombosis Deep (Limbs)Surgical Blood Loss
Pre-operative Enoxaparin in the Surgical Management of Multi-trauma Patients Undergoing Orthopedic Surgical Procedures

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

术前依诺肝素用于多发性创伤患者骨科手术管理

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦多发性创伤患者在接受骨科手术时术前使用依诺肝素的安全性问题。研究在Valleywise Health Medical Center的重症监护室和手术室开展,纳入需手术治疗的成人长骨和/或骨盆骨折患者,计划入组60例可评估受试者,按1:1随机分组,预计需约70例患者同意以达成目标。数据可用于分析术前依诺肝素对静脉血栓形成和手术失血等结局的预测或关联研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:静脉血栓形成(四肢)、手术失血。本研究将在Valleywise Health Medical Center的重症监护室(ICU)和手术室(OR)进行。研究人群将包括年龄≥18岁的成年受试者,这些受试者需要手术来管理其创伤性长骨和/或骨盆骨折。这项初步安全性研究将总共入组60名可评估受试者,按1:1随机分配到各组。预计大约需要获得70名患者的同意才能达到60名可评估受试者。被招募参与研究的受试者必须在入组研究前符合所有研究入组标准。符合入选/排除标准的患者将被邀请参与研究。在可行的情况下,将联系患者或其代表以参与研究,并询问其是否愿意参与。

【主题与分类】

主题标签:Venous Thrombosis Deep (Limbs)、Surgical Blood Loss。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05081375

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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

条件:深静脉血栓(四肢)、手术失血。本研究将在Valleywise健康医疗中心的重症监护室(ICU)和手术室(OR)进行。研究人群将包括年龄≥18岁的成年受试者,这些受试者需要手术治疗其创伤性长骨和/或骨盆骨折。这项初步安全性研究将招募总共60名可评估受试者,按1:1随机分配至各组。预计大约需要获得70名患者的同意才能达到60名可评估受试者。参与研究的受试者在入组研究前必须符合所有研究入组标准。符合纳入/排除标准的患者将被邀请参与研究。在可行的情况下,将联系患者或其代表参与研究,并要求其提供知情同意。在研究入组前,所有受试者都将由研究者或其代表获得书面知情同意。所有符合纳入/排除标准的受试者将被随机分配至依诺肝素组或安慰剂组。

患者将从试验药物给药时起至术后24小时接受出血并发症监测。受试者将在整个住院期间接受深静脉血栓(DVT)和/或肺栓塞(PE)发生的监测。受试者将被随机分配至接受30 mg依诺肝素皮下注射(SQ)或0.9%氯化钠(NaCl)安慰剂皮下注射。随机化将以1:1的比例进行,使用设盲的随机化列表。研究人员和治疗团队将对随机化分组设盲。临床研究经理和药房工作人员将不设盲,且不参与研究评估。两组将按以下方式处理:治疗组:依诺肝素30mg/0.3ml皮下注射将在手术前12小时内给予。如果手术延迟超过初始剂量后12小时,将给予第二剂以确保给药不中断。如果患者

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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