超声引导下胸段竖脊肌平面阻滞与胸段硬膜外镇痛在小儿胸科手术中的镇痛效果与血流动力学稳定性:随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、单中心、随机对照试验,在越南国家儿童医院麻醉科于2024年1月至12月开展

Nguyen Dang ThuNguyen Dang Thu
clinicaltrials
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医学影像预测Postoperative PainThoracic Surgery LungThoracotomy AnalgesiaRegional Anesthesia
Analgesic Efficacy and Hemodynamic Stability of Ultrasound-guided Thoracic Erector Spinae Plane Block Versus Thoracic Epidural Analgesia in Pediatric Thoracic Surgery: a Randomized Controlled Trial.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

超声引导下胸段竖脊肌平面阻滞与胸段硬膜外镇痛在小儿胸科手术中的镇痛效果与血流动力学稳定性:随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、单中心、随机对照试验,在越南国家儿童医院麻醉科于2024年1月至12月开展。研究对象为4至16岁、ASA I-II级、接受择期单侧胸科手术的儿童,比较超声引导下胸段竖脊肌平面阻滞与胸段硬膜外镇痛的镇痛效果及血流动力学稳定性。覆盖肺囊肿、纵隔肿瘤、膈疝、肺肿瘤及胸壁肿瘤等术式。可用于评估两种区域麻醉技术在儿科胸科手术中的镇痛与安全性差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后疼痛、胸科手术肺、开胸镇痛、区域麻醉。这项前瞻性、单中心、随机对照试验在越南国家儿童医院麻醉科于2024年1月至2024年12月期间进行,并经机构审查委员会批准。入组前已获得患者父母或法定监护人的书面知情同意。该研究按照《赫尔辛基宣言》进行,并遵循CONSORT指南报告。纳入年龄4-16岁、ASA身体状况I-II级、在全身麻醉下接受择期单侧胸科手术的儿童。符合条件的手术包括肺囊肿、纵隔肿瘤、膈疝、肺肿瘤和胸壁肿瘤的手术。对局部麻醉药过敏、有明显肝

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Pain、Thoracic Surgery Lung、Thoracotomy Analgesia、Regional Anesthesia。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07602179

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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:术后疼痛、胸外科肺手术、开胸术镇痛、区域麻醉。这项前瞻性、单中心、随机对照试验在获得机构审查委员会批准后,于2024年1月至2024年12月在越南国家儿童医院麻醉科进行。入组前已获得患者父母或法定监护人的书面知情同意。该研究按照《赫尔辛基宣言》进行,并遵循CONSORT指南报告。纳入年龄4-16岁、ASA身体状况I-II级、在全身麻醉下接受择期单侧胸外科手术的儿童。符合条件的手术包括肺囊肿、纵隔肿瘤、膈疝、肺肿瘤和胸壁肿瘤手术。排除对局部麻醉药过敏、有明显肝、肾或心血管疾病、凝血障碍、未治疗的低血容量、穿刺部位感染、脊柱或胸壁畸形,或穿刺水平附近有椎旁肿瘤的患者。

若患者撤回知情同意、发生术中大量出血(>20 mL/kg)或需要转为正中胸骨切开术,则将其退出研究。入组后,患者按1:1比例随机分配至以下研究组之一:* ESPB组:全身麻醉诱导后,患者在T5-T6或T6-T7水平接受超声引导下竖脊肌平面阻滞,使用高频线阵探头。经水分离确认后,注射0.25%左布比卡因(0.3 mL/kg,最大20 mL),并置入导管用于术后持续镇痛。* TEA组:全身麻醉诱导后,患者采用阻力消失技术,使用Tuohy针在T5-T6或T6-T7间隙置入胸段硬膜外导管。确认置管正确后,经硬膜外导管给予0.25%左布比卡因(0.3 mL/kg,最大20 mL)。全身麻醉诱导采用

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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