围手术期BiPAP预防高危双侧声带麻痹患者气管切开

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦甲状腺及颈部手术后双侧声带麻痹(BVCP)高危患者的气道管理。研究比较术前BiPAP训练、拔管后立即BiPAP、两者联合或均不采用对7天内气管切开或再插管复合结局的影响,并记录BiPAP使用时长、低氧事件、ICU及住院时间、Voice Handi

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clinicaltrials
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音频预测Vocal Cord Paralysis, BilateralAirway Obstruction, PostoperativeThyroid NeoplasmsSleep Apnea, Obstructive
Peri-operative BiPAP to Prevent Tracheostomy in High-Risk Bilateral Vocal-Cord Paralysis (BVCP)

基本信息

模态
音频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

围手术期BiPAP预防高危双侧声带麻痹患者气管切开

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦甲状腺及颈部手术后双侧声带麻痹(BVCP)高危患者的气道管理。研究比较术前BiPAP训练、拔管后立即BiPAP、两者联合或均不采用对7天内气管切开或再插管复合结局的影响,并记录BiPAP使用时长、低氧事件、ICU及住院时间、Voice Handicap Index-10等指标。数据可用于评估无创通气在预防气管切开中的效果,支持围手术期气道风险预测与临床决策分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:双侧声带麻痹、术后气道梗阻、甲状腺肿瘤、阻塞性睡眠呼吸暂停。背景与理由:甲状腺和颈部手术后的双侧声带麻痹(BVCP)会带来气道梗阻的即刻风险。传统管理倾向于预防性或抢救性气管切开;然而,气管切开伴随并发症、费用和长期污名。病例系列提示,使用BiPAP的无创通气(NIV)可以在提供通气支持的同时支撑声门开口,但尚无前瞻性随机数据。目标主要:比较以下管理方式下7天复合发生率(a)气管切开或(b)再插管:i)术前BiPAP训练,ii)拔管后立即BiPAP,两者均用,或两者均不用。次要:BiPAP使用小时数、低氧事件、ICU/住院时间、Voice Handicap Index-10(VHI-1

【主题与分类】

主题标签:Vocal Cord Paralysis, Bilateral、Airway Obstruction, Postoperative、Thyroid Neoplasms、Sleep Apnea, Obstructive。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07042971

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:双侧声带麻痹、气道梗阻、术后、甲状腺肿瘤、睡眠呼吸暂停、阻塞性。背景与依据:甲状腺及颈部手术后发生的双侧声带麻痹(BVCP)会带来气道梗阻的即刻风险。传统管理倾向于预防性或抢救性气管切开术;然而,气管切开术伴随发病率、费用及长期污名化问题。病例系列提示,使用BiPAP的无创通气(NIV)可在提供通气支持的同时支撑声门开口,但目前尚无前瞻性随机数据。目的:主要:比较以下管理策略下7天复合终点发生率(a)气管切开术或(b)再插管:i)术前BiPAP训练,ii)拔管后立即BiPAP,两者均用,或两者均不用。次要:BiPAP使用小时数、低氧事件、ICU/住院时间、嗓音障碍指数-10(VHI-10)与进食评估工具-10(EAT-10)评分、6个月时标准化声门面积(NGA %)、费用。研究设计:多中心、开放标签、析因(2×2)随机对照试验。随机化(区组大小=4)按中心分层。

计划总入组人数:204例(以允许10%的脱落率),从而每组约产生46例可评估参与者。干预措施 术前BiPAP训练:连续7晚,每晚≥4小时,压力阶梯为EPAP 6 → 8 cmH₂O / IPAP 12 → 16 cmH₂O,记录于SD卡。拔管后BiPAP:拔管后立即使用同一台机器和相同压力,并持续≥48小时,或直至患者在无BiPAP情况下维持SpO₂ ≥ 94%达24小时。标准治疗包括氧疗、雾化、类固醇,以及必要时的手术气道建立。入选标准(要点) 纳入:年龄18-80岁;计划行甲状腺/颈部手术;术前声带固定于中线/旁正中或声门间隙≤3 mm,或≥2项高危因素(双侧颈部再次手术、肿瘤邻近双侧喉返神经、双侧C + L淋巴结清扫、重度OSA AHI ≥ 30、BMI ≥ 30)。排除:急诊手术、已有气管造口、呼吸机依赖、面罩不耐受、妊娠、无法知情同意。结局与评估 * 气道状态监测

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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