避免神经肌肉阻滞剂以减少并发症

患者被随机分为标准护理组(使用 Rocuronium 作为全身麻醉维持辅助)和非松弛剂组(避免使用神经肌肉阻滞剂,改用吸入麻醉药、阿片类药物、propofol、dexmedetomidine 或 ketamine 维持麻醉)

Beth Israel Deaconess Medical CenterBeth Israel Deaconess Medical Center
clinicaltrials
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文本预测Respiratory FailureRespiratory InfectionAspiration PneumoniaPneumonitisAtelectasisBronchospasm
Avoiding Neuromuscular Blockers to Reduce Complications

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

避免神经肌肉阻滞剂以减少并发症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项在 Beth Israel Deaconess Medical Center(BIDMC)和 Massachusetts General Hospital(MGH)两所学术三级医院开展的实用前瞻性随机对照评估者盲法效应量探索试验,计划纳入约 100 名患者。患者被随机分为标准护理组(使用 Rocuronium 作为全身麻醉维持辅助)和非松弛剂组(避免使用神经肌肉阻滞剂,改用吸入麻醉药、阿片类药物、propofol、dexmedetomidine 或 ketamine 维持麻醉)。数据覆盖呼吸衰竭、呼吸道感染、吸入性肺炎、肺炎症、肺不张和支气管痉挛等术后肺部并发症及院内死亡结。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:呼吸衰竭、呼吸道感染、吸入性肺炎、肺炎症、肺不张、支气管痉挛。一项实用前瞻性随机对照评估者盲法效应量探索试验,共纳入约 100 名患者,在两家学术三级医院开展:Beth Israel Deaconess Medical Center(BIDMC)和 Massachusetts General Hospital(MGH)。患者将被随机分配到两个研究组之一:标准护理组使用 Rocuronium(NMBA)作为全身麻醉维持的辅助手段;非松弛剂组避免使用 NMBA,转而使用额外的吸入麻醉药、阿片类药物、propofol、dexmedetomidine 或 ketamine 维持全身麻醉。术后肺部并发症和院内死亡率的评估将通过住院期间仔细审查患者病历来实现,

【主题与分类】

主题标签:Respiratory Failure、Respiratory Infection、Aspiration Pneumonia、Pneumonitis、Atelectasis、Bronchospasm。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03962725

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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

条件:呼吸衰竭、呼吸道感染、吸入性肺炎、肺炎、肺不张、支气管痉挛。一项实用性前瞻性随机对照评估者盲法效应量探索试验,共纳入约100名患者,来自两家学术性三级医疗医院:贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)和麻省总医院(MGH)。患者将被随机分为两个研究组之一:标准护理组,使用罗库溴铵(NMBA)作为全身麻醉维持的辅助用药;非松弛剂组,避免使用NMBA,转而使用额外的吸入麻醉药、阿片类药物、丙泊酚、右美托咪定或氯胺酮来维持全身麻醉。术后肺部并发症和院内死亡率的评估将通过密切审查患者住院期间的医疗记录来完成,最长28天。

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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