硬膜外镇痛或患者自控镇痛治疗妇科癌症术后患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦妇科癌症(宫颈癌、子宫内膜癌、输卵管癌、卵巢癌、肉瘤)术后患者的疼痛管理,比较围手术期硬膜外镇痛与患者自控镇痛两种方式

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
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其他Cervical CancerEndometrial CancerFallopian Tube CancerOvarian CancerPainSarcoma
Epidural Analgesia or Patient-Controlled Analgesia in Treating Patients Who Have Undergone Surgery for Gynecologic Cancer

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

硬膜外镇痛或患者自控镇痛治疗妇科癌症术后患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦妇科癌症(宫颈癌、子宫内膜癌、输卵管癌、卵巢癌、肉瘤)术后患者的疼痛管理,比较围手术期硬膜外镇痛与患者自控镇痛两种方式。源站描述涉及逐步撤除硬膜外阿片类药物能否缩短术后肠麻痹持续时间且不加重疼痛控制,并比较两种镇痛方式下的术后疼痛管理、下床活动时间、肠功能恢复、出院准备度及围手术期并发症(如出血、低血压、血栓栓塞事件、肺炎、伤口感染、心肌感染或死亡)的发生率。数据可用于术后镇痛策略与围手术期结局的相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:宫颈癌、子宫内膜癌、输卵管癌、卵巢癌、疼痛、围手术期/术后并发症、肉瘤。目的: 确定在因妇科癌症接受手术的患者中,逐步撤除硬膜外阿片类药物能否在不加重疼痛控制的情况下缩短术后肠麻痹的持续时间。 比较接受围手术期硬膜外镇痛与患者自控镇痛治疗的患者的术后疼痛管理。 比较接受这些疼痛管理干预的患者的下床活动时间、肠功能恢复和出院准备度。 比较接受这些疼痛管理干预的患者围手术期并发症(例如出血、低血压、血栓栓塞事件、肺炎、伤口感染、心肌感染或死亡)的发生率。概要:这是一项p

【主题与分类】

主题标签:Cervical Cancer、Endometrial Cancer、Fallopian Tube Cancer、Ovarian Cancer、Pain、Sarcoma。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00295945

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    • 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。

数据说明

疾病:宫颈癌、子宫内膜癌、输卵管癌、卵巢癌、疼痛、围手术期/术后并发症、肉瘤。目的:* 确定在因妇科癌症接受手术的患者中,逐步停用硬膜外阿片类药物能否在不加重疼痛控制的情况下缩短术后肠梗阻持续时间。* 比较围手术期硬膜外镇痛与患者自控镇痛治疗患者的术后疼痛管理。* 比较接受这些疼痛管理干预的患者下床活动时间、肠道功能恢复时间及出院准备情况。* 比较接受这些疼痛管理干预的患者围手术期并发症(如出血、低血压、血栓栓塞事件、肺炎、伤口感染、心肌梗死或死亡)的发生率。方案概述:这是一项部分随机、双盲、平行组研究。患者可在硬膜外镇痛或患者自控镇痛(PCA)之间选择围手术期疼痛管理方式。有硬膜外禁忌证的患者接受PCA。患者被分配至2个治疗组中的1组。

1组患者根据肠切除术(是 vs 否)和既往腹部手术史(是 vs 否)进行分层。* 1组(硬膜外):患者接受胸段硬膜外导管置入,随后进行腹部/盆腔手术。术后立即(术后第0天)开始硬膜外输注盐酸罗哌卡因和芬太尼。患者还可辅以患者自控需求剂量。术后次日(术后第1天),在疼痛控制充分的前提下,患者被随机分配至2个硬膜外管理组之一。* I组:患者继续接受硬膜外输注,直至能够逐渐过渡至口服止痛药。* II组:患者每日逐渐降低硬膜外输注中芬太尼的浓度。* 2组(PCA):患者在接受腹部/盆腔手术后立即开始PCA(术后第0天)。患者接受氢吗啡酮的需求给药方案

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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