竖脊肌平面阻滞与椎旁阻滞对乳房切除术后慢性疼痛的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕乳房切除术后慢性疼痛的预防开展研究,比较竖脊肌平面阻滞(ESB)与椎旁阻滞(PVB)对术后 3 个月慢性疼痛发生率的影响,并评估累积阿片类药物消耗等次要指标

American University of Beirut Medical CenterAmerican University of Beirut Medical Center
clinicaltrials
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医学影像预测Mastectomy; LymphedemaChronic PainRegional Anesthesia MorbidityOpioid Use
Erector Spinae Block Versus Paravertebral Block on Chronic Pain After Mastectomy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

竖脊肌平面阻滞与椎旁阻滞对乳房切除术后慢性疼痛的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕乳房切除术后慢性疼痛的预防开展研究,比较竖脊肌平面阻滞(ESB)与椎旁阻滞(PVB)对术后 3 个月慢性疼痛发生率的影响,并评估累积阿片类药物消耗等次要指标。数据覆盖乳房切除术、淋巴水肿、慢性疼痛、区域麻醉并发症及阿片类药物使用等主题,可用于术后疼痛预测建模与麻醉方式效果比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳房切除术;淋巴水肿、慢性疼痛、区域麻醉并发症、阿片类药物使用。背景:乳房切除术后急性疼痛是慢性疼痛发展的强预测因素。椎旁阻滞(PVB)已被证明可降低乳房切除术后急性和慢性疼痛的发生率和严重程度。尽管使用了超声,但由于注射部位靠近胸膜和脊髓,这种高级阻滞的操作需要特殊技能和培训。竖脊肌平面阻滞(ESB)是一种新型区域麻醉技术,已被证明在降低术后急性疼痛的发生率和严重程度方面与 PVB 等效。具体目标:本研究的主要目的是比较 ESB 和 PVB 对乳房切除术后 3 个月测量的慢性疼痛发生率的影响。次要目标包括评估累积阿片类药物消耗

【主题与分类】

主题标签:Mastectomy; Lymphedema、Chronic Pain、Regional Anesthesia Morbidity、Opioid Use。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07561411

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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:乳房切除术;淋巴水肿、慢性疼痛、区域麻醉并发症、阿片类药物使用。背景:乳房切除术后急性疼痛是慢性疼痛发生的有力预测因素。椎旁阻滞(PVB)已被证明可降低乳房切除术后急性和慢性疼痛的发生率和严重程度。尽管使用了超声,但由于注射部位靠近胸膜和脊髓,实施这种高级阻滞需要特殊技能和培训。竖脊肌平面阻滞(ESB)是一种新型区域麻醉技术,已被证明在降低术后急性疼痛的发生率和严重程度方面与PVB等效。具体目标:本研究的主要目的是比较ESB和PVB对乳房切除术后3个月测量的慢性疼痛发生率的影响。次要目标包括评估术后48小时的累积阿片类药物消耗量、PACU以及24和48小时的疼痛评分、实施阻滞所需的时间,以及3个月时的并发症、焦虑或抑郁情况、3个月时的疼痛强度。

方法:本前瞻性随机临床试验将在AUBMC的手术室进行。132例(每组66例)计划行全乳切除术(伴或不伴腋窝清扫)、年龄在18至80岁之间的成年患者将被随机分配到两组:竖脊肌组或椎旁组。意义:目前尚未证实ESB在降低乳房切除术后慢性疼痛发生率方面与更为传统的PVB等效。本研究将比较ESB与PVB在降低慢性疼痛发生率方面的效果,这将改善接受改良根治性乳房切除术患者的生活质量。

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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