局部芳香疗法对肺切除术后恢复质量的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肺癌患者肺切除术后恢复质量与疼痛管理,涉及胸外科手术、术后恢复、疼痛、补充疗法与芳香疗法等主题

University Hospital, ToulouseUniversity Hospital, Toulouse
clinicaltrials
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表格回归Thoracic Surgical ProceduresPostoperative RecoveryPainComplementary TherapiesAromatherapy
Impact of Topical Aromatherapy on Postoperative Quality of Recovery After Lung Resection

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创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

局部芳香疗法对肺切除术后恢复质量的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肺癌患者肺切除术后恢复质量与疼痛管理,涉及胸外科手术、术后恢复、疼痛、补充疗法与芳香疗法等主题。源站描述指出,肺癌是法国癌症死亡的首要原因,肺切除是早期或局部晚期非小细胞肺癌的标准治疗,但手术疼痛明显、并发症风险高, morbidity 约 30%。ERAS 方案通过标准化围手术期护理降低了 morbidity 与 mortality,但急性、神经病理性及慢性疼痛仍常见,影响恢复质量。补充疗法如芳香疗法被越来越多地用于辅助常规治疗。该数据可用于分析芳香疗法对术后恢复质量的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:胸外科手术、术后恢复、疼痛、补充疗法、芳香疗法。肺癌是法国癌症死亡的首要原因。肺切除是早期或局部晚期非小细胞肺癌的标准治疗,但它仍是一种非常疼痛的手术,并发症风险高,morbidity 率约为 30%。加速康复外科(ERAS)方案通过标准化围手术期护理降低了 morbidity 和 mortality。早期和最佳的疼痛控制对于促进快速活动、限制并发症和预防慢性化至关重要。尽管采用多模式管理,急性、神经病理性及慢性疼痛在肺切除术后仍很常见,并损害恢复质量。补充方法,如芳香疗法,越来越多地用于支持常规治疗,有时可减少

【主题与分类】

主题标签:Thoracic Surgical Procedures、Postoperative Recovery、Pain、Complementary Therapies、Aromatherapy。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07622602

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:胸外科手术、术后恢复、疼痛、补充疗法、芳香疗法。肺癌是法国癌症死亡的主要原因。肺切除术是早期或局部晚期非小细胞肺癌的标准治疗方法,但它仍然是一种非常痛苦的手术,并发症风险高,发病率约为30%。加速康复外科(ERAS)方案通过标准化的围手术期护理降低了发病率和死亡率。早期和最佳的疼痛控制对于促进快速活动、限制并发症和预防慢性化至关重要。尽管采用了多模式管理,但肺切除术后急性、神经病理性及慢性疼痛仍然常见,并损害恢复质量。补充方法,如芳香疗法,越来越多地用于支持常规治疗,有时可减少吗啡衍生物的使用及其不良反应。薰衣草(Lavandula angustifolia)精油及其主要成分芳樟醇和乙酸芳樟酯具有充分记载的抗伤害感受、抗炎和抗焦虑特性,因此特别受到关注。

我们的研究将评估术后连续三天每日将5%薰衣草精油(AromaQoR)涂抹于手术伤口周围皮肤对改善恢复质量的效果。外科医生预先筛选符合条件的患者,协调护士(“IDEC”)在术前访谈期间向患者介绍该研究。手术前一天,IDEC获取知情同意,完成QoR-15F问卷,并进行AromaQoR皮肤测试。手术当天早晨,仅纳入无过敏反应的患者,随后随机分为两组:安慰剂组(PL)或干预组(AT)。从D0至D2,每晚涂抹干预措施(安慰剂或AromaQoR),同时由另一团队每日收集QoR-15F问卷。定期测量疼痛评分(EN、DN4),仅记录次日早晨的测量值,并记录所有补救性镇痛药。术后咨询

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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