妇科癌症患者加速康复外科中的自我催眠

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦妇科癌症患者在接受开腹妇科手术(laparotomy)并处于加速康复路径时,术前参与自我催眠(SH)的可行性与效果

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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其他预测Metastatic Cervical Cancer
Self-Hypnosis for the Enhanced Recovery After Surgery in Patients With Gynecologic Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

妇科癌症患者加速康复外科中的自我催眠

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦妇科癌症患者在接受开腹妇科手术(laparotomy)并处于加速康复路径时,术前参与自我催眠(SH)的可行性与效果。覆盖恶性女性生殖系统肿瘤、复发性恶性女性生殖系统肿瘤及转移性宫颈癌人群。主要目标为评估术前自我催眠是否可行并改善患者术后疼痛感知;次要目标包括阿片类药物使用变化(首次术后阿片时间、总剂量换算为吗啡当量、是否避免阿片)、住院时长变化及两组间其他常见症状差异。可用于术后疼痛与阿片使用相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性女性生殖系统肿瘤、复发性恶性女性生殖系统肿瘤、转移性宫颈癌。主要目标:I. 评估在加速康复路径下接受开腹妇科手术(laparotomy)的患者中,术前参与自我催眠(SH)是否可行,以及是否会改善患者对术后疼痛的感知。次要目标:I. 评估术前参与SH是否与阿片类药物使用变化相关,包括首次术后阿片用药时间、阿片类药物总剂量(换算为吗啡当量)以及是否避免使用阿片类药物。II. 探讨术前参与SH是否与住院时长变化相关。III. 探讨两个研究组在妇科手术女性其他常见症状方面是否存在差异。

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Cervical Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04266886

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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:女性生殖系统恶性肿瘤、复发性女性生殖系统恶性肿瘤、转移性宫颈癌。主要目的:I. 评估在加速康复路径下接受开放性妇科手术(剖腹术)的患者中,参与术前自我催眠(SH)是否可行,以及是否会改善患者对术后疼痛的感知。次要目的:I. 评估参与术前SH是否与阿片类药物使用变化相关,包括首次术后阿片类药物使用时间、阿片类药物总剂量(换算为吗啡当量)以及避免使用阿片类药物。II. 探讨参与术前SH是否与住院时间变化相关。III. 探讨两个研究组在接受妇科手术女性其他常见症状、术后功能恢复和生活质量(QOL)方面是否存在差异。IV.

探讨对症状管理的预期、催眠易感性及其他基线人口学、医学和社会心理变量是否与随时间推移的结局相关或对其产生影响,包括术前焦虑和术后结局(如MEDD、LOS、并发症、症状和QOL)。五、测量对干预措施的满意度(第2组患者)。六、进行亚组分析,探讨其他常见临床或人口学因素是否为潜在协变量。探索性目标:一、比较两种不同工具在测量患者报告的医院术后恢复结局方面的差异。方案概述:患者被随机分配至2组中的1组。第1组:患者接受常规护理,包括在加速康复外科(ERAS)路径中接受多模式镇痛及手术时注射局部镇痛药。第2组:患者接受与第1组相同的常规护理。患者还在ERAS路径中通过聆听MP3接受自我催眠引导放松。

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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