缓冲利多卡因用于宫颈环形电切术(LEEP)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为缓冲利多卡因用于宫颈环形电切术(LEEPs),属于肿瘤/宫颈癌分类

基本信息
资源简介
缓冲利多卡因用于宫颈环形电切术(LEEP)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为缓冲利多卡因用于宫颈环形电切术(LEEPs),属于肿瘤/宫颈癌分类。源站描述显示其研究目的是判断在宫颈环形电切时对宫颈内麻醉剂进行缓冲能否减少注射相关疼痛,并评估能否减少手术疼痛与痉挛。背景指出,尽管 Pap 筛查使宫颈癌发生率大幅下降,美国每年仍有超过 100,000 名女性出现需要治疗的宫颈癌前病变。该数据可用于研究 LEEP 相关疼痛的干预效果与影响因素(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:宫颈不典型增生。具体目标:1. 确定在宫颈环形电切术时,对用于宫颈内麻醉的药物进行缓冲是否能减少注射相关疼痛。(假设:缓冲能显著减少注射相关疼痛。)2. 确定在接受宫颈环形电切术的女性中,通过缓冲宫颈内麻醉药物,是否能减少LEEP引起的其他疼痛成分(手术疼痛和痉挛)。(假设:只有注射疼痛会因缓冲而减少,因为手术疼痛在两臂中均会因利多卡因而同等减少,而痉挛在两臂中均不会减少。)背景:尽管通过巴氏涂片筛查和癌前病变的根除,宫颈癌发病率已大幅下降,但美国每年仍有超过10万名女性发生需要治疗的宫颈癌前病变(1)。宫颈环形电切术(LEEP)是美国妇科医生治疗CIN最常用的疗法。LEEP使用一个或多个1-2厘米的电外科透热环切除受累及高危的宫颈上皮,包括含有腺体的 underlying stroma。破坏该组织可消除感染人乳头瘤病毒的细胞,这是宫颈癌的直接原因,并大幅降低日后发生宫颈癌的风险(2, 3)。LEEP通常在门诊进行,使用宫颈内麻醉,最常见的是将利多卡因作为麻醉剂与肾上腺素作为止血剂联合使用;最终止血通过电外科电灼和局部止血剂实现(4)。既往文献提示,LEEP的疼痛有3个组成部分:麻醉合剂注射引起的疼痛、切除引起的疼痛,以及反射性子宫收缩引起的痉挛(5)。虽然痉挛可通过口服非甾体抗炎药控制,但注射疼痛和手术疼痛则不能。大多数女性将LEEP的疼痛评为0-10 Likert量表上的3-7分(5, 6)。
【主题与分类】
主题标签:Uterine Cervical Dysplasia。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01405768
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01405768
标准获取流程:
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- 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
疾病:宫颈不典型增生。具体目标:1. 确定在宫颈环形电切术时,对用于宫颈内麻醉的药物进行缓冲是否能减少注射相关疼痛。(假设:缓冲能显著减少注射相关疼痛。)2. 确定在接受宫颈环形电切术的女性中,通过对宫颈内麻醉药进行缓冲,是否能减少LEEP引起的其他疼痛成分(手术疼痛和痉挛)。(假设:只有注射疼痛会因缓冲而减少,因为手术疼痛在两组中都会被利多卡因同等程度地减轻,而痉挛在两组中都不会减轻。)背景:尽管通过巴氏涂片筛查和癌前病变的根除,宫颈癌发病率已大幅下降,但美国每年仍有超过10万名女性发生需要治疗的宫颈癌前病变(1)。宫颈环形电切术(LEEP)是美国妇科医生治疗CIN最常用的疗法。LEEP使用一个或多个1-2厘米的电外科透热环,切除受累及高危的宫颈上皮,包括含有腺体的 underlying stroma。
破坏这一组织可清除感染人乳头瘤病毒的细胞——这是宫颈癌的直接病因——并大幅降低日后发生宫颈癌的风险(2, 3)。LEEP通常作为门诊手术进行,采用宫颈内麻醉,最常将利多卡因作为麻醉剂与肾上腺素作为止血剂联合使用;最终止血通过电外科烧灼和局部止血剂实现(4)。既往文献提示,LEEP的疼痛由3部分组成:注射麻醉合剂引起的疼痛、切除引起的疼痛,以及反射性子宫收缩引起的痉挛痛(5)。痉挛痛可用口服非甾体抗炎药控制,但注射痛和手术操作痛则无法控制。大多数女性将LEEP的疼痛评定为0-10 Likert量表上的3-7分(5, 6)。
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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