度洛西汀预防腹股沟疝修补术后慢性疼痛高危患者研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹股沟疝修补术后慢性疼痛(CPSP)高危患者。研究采用前瞻性、多中心、双盲随机对照设计,第一阶段使用CPSP风险模型筛选风险≥27%的患者,计划在14家西班牙医院筛查2855例患者

基本信息
资源简介
度洛西汀预防腹股沟疝修补术后慢性疼痛高危患者研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹股沟疝修补术后慢性疼痛(CPSP)高危患者。研究采用前瞻性、多中心、双盲随机对照设计,第一阶段使用CPSP风险模型筛选风险≥27%的患者,计划在14家西班牙医院筛查2855例患者。高危患者随机分入两组接受不同治疗。数据可用于术后慢性疼痛风险预测模型开发、高危患者识别及预防性用药效果评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性术后疼痛。前瞻性、多中心、双盲随机双盲对照试验。在第一阶段,研究者使用慢性术后疼痛(CPSP)风险模型筛选计划接受腹股沟疝修补术且CPSP风险水平≥27%的患者。共将在14家西班牙医院筛查2855例患者(Hospital del Mar(巴塞罗那)/ Hospital Germans Trias i Pujol(巴达洛纳)/ H Vall d'Hebrón(巴塞罗那)/ Hospital de Bellvitge(巴塞罗那)/ Hospital de Cruces(毕尔巴鄂)/ Hospital 12 de Octubre(马德里)/ Hospital de Valme(塞维利亚)/ Hospital de Son Espases(帕尔马马略卡)/ Hospital Son Llatzer(帕尔马马略卡)/ Hospital General de Valladolid(巴利亚多利德)/ Hospital General de Alicante(阿利坎特)/ Hospital Lluís Alcanyís de Xativa)。高危患者将被随机分配到2个治疗组,接受30 mg/d o
【主题与分类】
主题标签:Chronic Post-surgical Pain。本站分类:神经系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06606067
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06606067
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:慢性术后疼痛。前瞻性、多中心、双盲随机双盲对照试验。在第一阶段,研究者使用慢性术后疼痛(CPSP)风险模型筛选计划接受腹股沟疝修补术且CPSP风险水平≥27%的患者。共将在14家西班牙医院(Hospital del Mar(巴塞罗那)/ Hospital Germans Trias i Pujol(巴达洛纳)/ H Vall d’Hebrón(巴塞罗那)/ Hospital de Bellvitge(巴塞罗那)/ Hospital de Cruces(毕尔巴鄂)/ Hospital 12 de Octubre(马德里)/ Hospital de Valme(塞维利亚)/ Hospital de Son Espases(马略卡岛帕尔马)/ Hospital Son Llatzer(马略卡岛帕尔马)/ Hospital General de Valladolid(巴利亚多利德)/ Hospital General de Alicante(阿利坎特)/ Hospital Lluís Alcanyís de Xativa)筛选2855例患者。高风险患者将被随机分配至2个治疗组,在手术前2周和手术后1周接受30 mg/d度洛西汀(干预组)或安慰剂(对照组),用药时期相同。
主要结局将是与安慰剂组相比,干预组在4个月时CPSP发生率的降低,效应量以比值比为0.44表示。研究者估计需要治疗294名参与者(每组147名)。可能在术后约3个月的随访电话访谈中检测出可能患有CPSP的参与者。届时报告疼痛的参与者将被安排到其所在医院的疼痛门诊就诊,通过详尽的体格检查确认CPSP诊断,并评估疼痛强度、特征及对日常生活干扰程度。
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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