乳腺癌手术术前睡眠质量与术后结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性单中心观察性研究,考察择期乳腺癌手术女性术前睡眠质量与术后结局的关联

Dr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research HospitalDr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital
clinicaltrials
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其他预测Breast CancerPostoperative PainInflammation
Preoperative Sleep Quality and Postoperative Outcomes in Breast Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

乳腺癌手术术前睡眠质量与术后结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性单中心观察性研究,考察择期乳腺癌手术女性术前睡眠质量与术后结局的关联。睡眠质量以 Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI)评估,≤5 分为睡眠良好、>5 分为睡眠差。主要结局为术后 24 小时血常规计算的全身免疫炎症指数(SII),在校正术前 SII 及临床手术特征后比较组间差异;次要结局包括 SII 自基线变化、PACU 前 45 分钟疼痛强度、阿片类药物用量、补救镇痛需求等。可用于探索术前睡眠与术后炎症、疼痛结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌、术后疼痛、炎症。这项前瞻性、单中心观察性研究考察了接受择期乳腺癌手术的女性术前睡眠质量与术后结局之间的关联。睡眠质量采用 Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI)评估,评分≤5 表示睡眠质量良好,评分>5 表示睡眠质量差。主要结局为全身免疫炎症指数(SII),由术后 24 小时获取的血常规计算得出。在考虑术前 SII 及相关临床和手术特征的情况下,比较不同睡眠质量组之间的术后 SII。次要结局包括 SII 自基线的变化、麻醉后监护室(PACU)最初 45 分钟内的疼痛强度、阿片类药物用量、补救镇痛需求以及 le

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Postoperative Pain、Inflammation。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07547774

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数据说明

条件:乳腺癌、术后疼痛、炎症。这项前瞻性、单中心观察性研究考察了接受择期乳腺癌手术的女性术前睡眠质量与术后结局之间的关联。睡眠质量采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评估,评分≤5分表示睡眠质量良好,评分>5分表示睡眠质量差。主要结局为全身免疫炎症指数(SII),根据术后24小时获得的血常规计算。在考虑术前SII及相关临床和手术特征的情况下,比较不同睡眠质量组之间的术后SII。次要结局包括SII相对基线的变化、麻醉后监护室(PACU)最初45分钟内的疼痛强度、阿片类药物用量、补救镇痛需求以及住院时间。疼痛采用10 cm视觉模拟量表在到达PACU时以及15、30和45分钟时进行评估。

阿片类药物消耗量包括手术最后20分钟及PACU最初45分钟内给予的吗啡和曲马多,以静脉吗啡当量表示。研究方案未指定任何治疗。麻醉和镇痛管理遵循常规临床实践。转换为PDF 详细描述:这项前瞻性观察性研究在土耳其安卡拉的Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital进行,研究对象为在全身麻醉下接受择期乳腺癌手术的女性。手术包括肿块切除术或乳房切除术,临床有指征时行腋窝淋巴结清扫术。该研究考察了术前睡眠质量是否与术后全身免疫炎症指数(SII)、术后即刻疼痛及镇痛药物使用相关。术前睡眠质量采用经验证的土耳其版匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)进行评估。总分范围为0至21分,分数越高表明

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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