术后前庭神经鞘瘤患者面神经功能保护中的类固醇研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为术后前庭神经鞘瘤(VS)患者使用类固醇保护面神经功能的研究(SAF-NRVS)

Beijing Tiantan HospitalBeijing Tiantan Hospital
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其他预测Vestibular SchwannomaFacial Nerve Paralysis
Steroids for Facial Nerve Function Protection in Post-surgical Vestibular Schwannoma Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

术后前庭神经鞘瘤患者面神经功能保护中的类固醇研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为术后前庭神经鞘瘤(VS)患者使用类固醇保护面神经功能的研究(SAF-NRVS)。VS 是起源于前庭神经的良性肿瘤,手术切除是常见治疗方式,术中神经电生理监测(IONM)被广泛用于保护面神经功能,但术后面神经麻痹仍是常见并发症,影响患者外观、自信与生活质量。类固醇常用于减轻特发性面瘫的炎症与水肿,但其在术后 VS 患者中的疗效与安全性尚不明确。该研究为多中心、随机、双盲、安慰剂对照、平行组试验,纳入 18 至 60 岁患者。数据可用于分析类固醇干预与面神经功能结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前庭神经鞘瘤、面神经麻痹。前庭神经鞘瘤(VS)是一种起源于前庭神经的良性肿瘤。手术切除是常见治疗方式,术中神经电生理监测(IONM)被广泛用于保护面神经功能。然而,术后面神经麻痹仍是常见并发症,影响患者的外观、自信和生活质量。类固醇常用于减轻特发性面瘫的炎症和水肿,但其在术后 VS 患者中的疗效和安全性仍不确定。术后面神经功能障碍的机制比特发性面瘫更复杂,可能涉及物理牵拉、血管损伤或炎症损伤。本研究(SAF-NRVS)是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照、平行组试验。患者年龄 18 至 60 岁

【主题与分类】

主题标签:Vestibular Schwannoma、Facial Nerve Paralysis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07116811

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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:前庭神经鞘瘤、面神经麻痹。前庭神经鞘瘤(VS)是一种起源于前庭神经的良性肿瘤。手术切除是常见治疗方法,术中神经电生理监测(IONM)被广泛用于保护面神经功能。然而,术后面神经麻痹仍是常见并发症,影响患者的外貌、自信和生活质量。类固醇常用于减轻特发性面瘫的炎症和水肿,但其在VS术后患者中的疗效和安全性仍不确定。术后面神经功能障碍的机制比特发性面瘫更为复杂,可能涉及物理牵拉、血管损伤或炎症性损伤。本研究(SAF-NRVS)是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照、平行组试验。将纳入年龄在18至60岁、临床确诊为未经治疗的单侧前庭神经鞘瘤的患者。

入组患者术前必须无面神经麻痹(依据House-Brackmann分级系统为I级),且术中神经电生理监测确定的面神经功能良好。受试者将按1:1比例随机分为两组。干预组(类固醇组)自手术当日起至第3日,每日一次静脉输注溶于100 ml氯化钠(NaCl)溶液的80 mg甲泼尼龙琥珀酸钠粉末,随后自第4日至第10日,每日一次口服20 mg醋酸泼尼松。对照组(安慰剂组)自手术当日起至第3日,每日一次静脉输注溶于100 ml NaCl溶液的甲泼尼龙琥珀酸钠安慰剂粉末,随后自第4日至第10日,每日一次口服醋酸泼尼松安慰剂。主要结局指标为术后90天面神经功能恢复良好的患者比例,恢复良好定义为依据House-Bra

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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