巨大脑膜瘤再出血与术中羟乙基淀粉(HES)液体治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巨大脑膜瘤(>5 cm)开颅切除术中羟乙基淀粉(HES)液体治疗与再出血风险的关系

Chiang Mai UniversityChiang Mai University
clinicaltrials
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其他预测Meningioma of BrainMeningioma Surgery
Re-bleeding in Giant Meningioma and Intraoperative Hydroxyethyl Starch (HES) Fluid Therapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

巨大脑膜瘤再出血与术中羟乙基淀粉(HES)液体治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巨大脑膜瘤(>5 cm)开颅切除术中羟乙基淀粉(HES)液体治疗与再出血风险的关系。研究纳入2016年1月1日至2024年12月31日在Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital接受手术的成年患者,关注HES对凝血因子VIII和von Willebrand因子(vWF)的影响及稀释性凝血病的潜在风险。数据可用于分析低至中等剂量HES在大型血管性脑肿瘤手术中的安全性,并构建再出血预测模型(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑膜瘤、脑膜瘤手术。背景与依据 HES特性:HES是一种合成胶体,用于在手术期间维持血容量。虽然较新的“第三代”HES(130/0.4)设计得更安全,但仍可能干扰血液凝固。凝血担忧:HES可使因子VIII和von Willebrand因子(vWF)水平降低50-80%,可能导致“稀释性凝血病”,即血液无法有效凝固。知识空白:关于低至中等剂量HES在切除大型、血管性脑肿瘤(如巨大脑膜瘤)期间是否真正安全,当前证据尚无定论。研究方法 研究人群:2016年1月1日至2024年12月31日期间在Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital因巨大脑膜瘤(> 5 cm)接受开颅手术的成年患者(> 18岁)。数据收集:研究人员将 rev

【主题与分类】

主题标签:Meningioma of Brain、Meningioma Surgery。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07476404

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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:脑膜瘤,脑膜瘤手术。背景与依据 HES特性:HES是一种合成胶体,用于在手术期间维持血容量。虽然更新的“第三代”HES(130/0.4)设计上更安全,但仍可能干扰血液凝固。凝血担忧:HES可使凝血因子VIII和血管性血友病因子(vWF)水平降低50-80%,可能导致“稀释性凝血病”,使血液无法有效凝固。知识空白:当前证据尚不能确定低至中等剂量的HES在切除大型、富血供脑肿瘤(如巨大脑膜瘤)期间是否真正安全。研究方法 研究人群:2016年1月1日至2024年12月31日期间在Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital因巨大脑膜瘤(> 5 cm)接受开颅手术的成年患者(> 18岁)。数据收集:研究人员将查阅电子病历以提取以下数据:患者人口学特征(年龄、性别、ASA身体状况分级)。手术细节(手术时间、估计失血量)。液体管理(HES、晶体液和血液制品的用量)。

实验室结果(术前和术后血清肌酐)伦理考量与隐私:作为对现有记录的回顾性审查,不涉及直接的患者接触。数据将被编码以保持严格的保密性。获益:研究结果将帮助麻醉医师优化液体治疗,以提高患者安全性并降低手术风险。统计分析计划 1. 分组与比较在队列设计中,患者将根据其暴露于羟乙基淀粉(HES)Voluven®或Volulyte® 130/0.4的情况进行分组:暴露组:术中接受HES的患者。非暴露组:未接受HES的患者(仅接受晶体液或其他液体)。剂量-反应分析:患者还可按接受的HES容量进行分类(例如,< 500 ml vs. 500-1,000 ml vs. > 1,000 ml),以观察更高剂量是否与更高的出血风险相关。2. 主要和次要

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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