两点对比单点前锯肌平面阻滞用于胸腔镜术后镇痛

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肺癌患者接受电视辅助胸腔镜手术(VATS)后的镇痛问题,比较两点联合前锯肌平面阻滞(SAPB)与常规单点注射的镇痛效果

Shiyou WeiShiyou Wei
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Lung CancerPainVideo-Assisted Thoracoscopic SurgerySerratus Anterior Plane Block
Two-Point Versus Single-Point Serratus Anterior Plane Block for Post-Thoracoscopic Surgery Analgesia

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

两点对比单点前锯肌平面阻滞用于胸腔镜术后镇痛

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肺癌患者接受电视辅助胸腔镜手术(VATS)后的镇痛问题,比较两点联合前锯肌平面阻滞(SAPB)与常规单点注射的镇痛效果。源站描述指出,VATS 术后 24 小时内超过 60% 患者出现中重度疼痛,影响呼吸功能、增加阿片类药物用量并延长住院时间;单点 SAPB 因解剖变异常导致麻醉扩散不一致,部分患者镇痛不充分,而两点联合 SAPB 可能覆盖更广皮节、效果更优,但尚缺乏 VATS 患者的验证证据。数据可用于术后疼痛管理与区域阻滞相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肺癌、疼痛、电视辅助胸腔镜手术、前锯肌平面阻滞。研究背景:电视辅助胸腔镜手术(VATS)是胸部疾病的标准微创术式,但超过 60% 的患者在术后 24 小时内经历中重度疼痛,这会损害呼吸功能、增加阿片类药物消耗并延长住院时间。前锯肌平面阻滞(SAPB)是胸科镇痛中广泛使用的筋膜平面阻滞,但常规单点注射常因个体解剖变异导致麻醉扩散不一致,使部分患者镇痛效果欠佳。初步解剖学和临床证据提示,两点联合 SAPB 可能实现更广的皮节覆盖和更优的镇痛效果,但在 VATS 患者中的验证性证据仍然有限。

【主题与分类】

主题标签:Lung Cancer、Pain、Video-Assisted Thoracoscopic Surgery、Serratus Anterior Plane Block。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07700823

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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:肺癌、疼痛、电视辅助胸腔镜手术、前锯肌平面阻滞。研究背景:电视辅助胸腔镜手术(VATS)是胸科疾病的标准微创术式,但超过60%的患者在术后24小时内出现中重度疼痛,从而损害呼吸功能、增加阿片类药物用量并延长住院时间。前锯肌平面阻滞(SAPB)是一种广泛用于胸部镇痛的可筋膜平面阻滞,但传统的单点注射常因个体解剖变异而导致麻醉药扩散不一致,使部分患者镇痛效果欠佳。初步的解剖学和临床证据提示,两点联合SAPB可能实现更广泛的皮节覆盖和更优的镇痛效果,但在VATS患者中的确证性证据仍然有限。研究设计与人群:这是一项在中国上海市肺科医院开展的单中心、前瞻性观察性队列研究。

共连续纳入88例符合条件的患者,年龄18-85岁,ASA分级I-III级,拟行择期单侧VATS,并计划行围术期SAPB。根据主治麻醉医师选择的临床方案,患者将自然分配至两点组或单点组,不进行研究者发起的随机化。排除标准包括穿刺部位局部感染、对酰胺类局麻药过敏、慢性阿片类药物使用、严重凝血功能障碍,以及妨碍疼痛评估的认知障碍。干预与结局所有阻滞均由具有≥50例SAPB经验的麻醉医师在超声引导下完成。两点组在第3肋和第5肋水平各接受15 ml局麻药(共30 ml);单点组在第5肋水平接受30 ml。标准化全身麻醉和术后镇痛方案统一应用于所有患者。主要结局为

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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