新生儿气管插管中芬太尼与罗库溴铵的应用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为新生儿气管插管中芬太尼与罗库溴铵的应用,涉及早产儿、气管内插管、新生儿呼吸窘迫综合征及早产儿呼吸暂停

UEA - Universidade Do Estado Do AmazonasUEA - Universidade Do Estado Do Amazonas
clinicaltrials
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视频预测Infant, PrematureIntubation, IntratrachealRespiratory Distress Syndrome, NewbornApnea of Prematurity
Fentanyl and Rocuronium for Tracheal Intubation in Newborns

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

新生儿气管插管中芬太尼与罗库溴铵的应用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为新生儿气管插管中芬太尼与罗库溴铵的应用,涉及早产儿、气管内插管、新生儿呼吸窘迫综合征及早产儿呼吸暂停。源站描述指出,新生儿重症监护病房约15-20%的入院患儿需行气管插管,首次尝试成功率约49%,插管相关不良事件发生率高达18%,严重氧饱和度下降达48%;使用神经肌肉阻滞剂预给药与不良事件减少62%独立相关。NEORIN试验将纳入102名新生儿。数据可用于研究新生儿插管预给药方案与不良事件预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:早产儿、气管内插管、新生儿呼吸窘迫综合征、早产儿呼吸暂停。约15-20%的新生儿重症监护病房入院患儿需行新生儿气管插管。首次尝试成功率约为49%,气管插管相关不良事件(TIAEs)发生率高达18%,严重氧饱和度下降高达48%(NEAR4NEOS注册研究,Foglia等,2019)。使用神经肌肉阻滞剂预给药与不良事件减少62%独立相关(aOR 0.38;95% CI 0.25-0.57)。罗库溴铵是一种非去极化神经肌肉阻滞剂,起效快、血流动力学稳定,并可用舒更葡糖完全逆转,使其成为新生儿预给药的安全选择。NEORIN试验将纳入102名新生儿(每组51名),出生后年龄≤28天或矫正胎龄a

【主题与分类】

主题标签:Infant, Premature、Intubation, Intratracheal、Respiratory Distress Syndrome, Newborn、Apnea of Prematurity。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07650552

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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:婴儿、早产、插管、气管内、呼吸窘迫综合征、新生儿、早产儿呼吸暂停。约15-20%的新生儿重症监护病房(NICU)入院患儿需行新生儿气管插管。首次尝试成功率约为49%,气管插管相关不良事件(TIAEs)发生率高达18%,严重氧饱和度下降发生率高达48%(NEAR4NEOS注册研究,Foglia等,2019年)。使用神经肌肉阻滞剂进行预给药与不良事件减少62%独立相关(校正比值比[aOR] 0.38;95%置信区间[CI] 0.25-0.57)。罗库溴铵是一种非去极化神经肌肉阻滞剂,起效迅速、血流动力学稳定,且可被舒更葡糖完全逆转,使其成为新生儿预给药的安全选择。NEORIN试验将纳入102名新生儿(每组51名),出生后日龄≤28天或校正胎龄<44周,需行非紧急气管插管。随机化将采用可变大小的区组随机(4和6),通过序贯不透明密封信封实现分配隐藏。干预组:芬太尼1 mcg/kg静脉注射 + 罗库溴铵0.6 mg/kg静脉注射。

对照组:芬太尼1 mcg/kg静脉注射+生理盐水安慰剂(等体积)。研究全程床边备有舒更葡糖钠,作为强制性安全要求。主要复合结局为首次插管尝试成功且无生理不稳定,定义为首次喉镜下置管正确并经比色法CO2检测确认,且SpO2较基线下降不超过20%,无心动过缓(心率<100次/分)。所有操作将进行视频录制,以供盲法结局评估。一项次要描述性研究将评估新生儿科医师和住院医师对新生儿插管中使用神经肌肉阻滞剂的知识及障碍,采用结构化问卷,在临床试验开始前实施。

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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