神经介入麻醉中的高氧血症与氧储备指数
源站描述指出,全身麻醉中常规给氧以预防低氧血症,但超出患者需求的氧可能导致动脉高氧血症,与血管收缩、氧化应激和吸收性肺不张相关;正常压高氧可降低脑血流量,累积高氧暴露与动脉瘤性蛛网膜下腔出血通气患者的不良结局相关

基本信息
资源简介
神经介入麻醉中的高氧血症与氧储备指数
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经介入麻醉中的高氧血症与氧储备指数,涉及 Hyperoxia、Hyperoxemia、Cerebrovascular Disorders、Intracranial Aneurysms 等状况。源站描述指出,全身麻醉中常规给氧以预防低氧血症,但超出患者需求的氧可能导致动脉高氧血症,与血管收缩、氧化应激和吸收性肺不张相关;正常压高氧可降低脑血流量,累积高氧暴露与动脉瘤性蛛网膜下腔出血通气患者的不良结局相关。这些发现为描述择期神经介入手术患者的动脉氧水平提供了生理学依据,而此类患者维持脑灌注至关重要。标准脉搏血氧饱和度在高动脉氧水平下会出现平台期(来源 clinicaltrial。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:Hyperoxia、Hyperoxemia、Cerebrovascular Disorders、Intracranial Aneurysms。背景与理由:全身麻醉期间常规给氧以预防低氧血症。然而,给予超出患者需求的氧可能导致动脉高氧血症,而动脉高氧血症与血管收缩、氧化应激和吸收性肺不张有关。已显示正常压高氧可降低脑血流量,累积高氧暴露与动脉瘤性蛛网膜下腔出血通气患者的不良结局相关。尽管这些发现来自危重症人群,但它们为描述接受择期神经介入手术患者的动脉氧水平提供了生理学依据,在这些患者中维持脑灌注至关重要。标准脉搏血氧饱和度(SpO2)在高动脉氧水平下会出现平台期,并且
【主题与分类】
主题标签:Hyperoxia、Hyperoxemia、Cerebrovascular Disorders、Intracranial Aneurysms。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859982
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859982
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:高氧、高氧血症、脑血管疾病、颅内动脉瘤。背景与原理:全身麻醉期间常规给予氧气以预防低氧血症。然而,给予超出患者需求的氧气可能导致动脉高氧血症,而动脉高氧血症与血管收缩、氧化应激和吸收性肺不张有关。常压高氧已被证明可降低脑血流量,累积的高氧血症暴露与动脉瘤性蛛网膜下腔出血机械通气患者的不良结局相关。尽管这些发现来自危重症人群,但它们为描述接受择期神经介入手术患者的动脉氧水平提供了生理学依据,在这些患者中维持脑灌注至关重要。标准脉搏血氧饱和度(SpO2)在高动脉氧水平时达到平台期,无法检测高氧血症。氧储备指数(ORi)是一种连续、无创、无量纲的指数(0至1),由多波长脉搏血氧饱和度仪衍生而来,据报道可反映中度高氧范围(约PaO2 100-200 mmHg)内的氧合变化。
ORi-PaO2关系在不同人群和临床环境中存在差异,且在全身麻醉下接受择期神经介入手术的稳定成年患者中尚未被描述。研究设计:这是一项单中心、前瞻性、观察性研究,在土耳其伊斯坦布尔健康科学大学法提赫苏丹穆罕默德培训与研究医院的麻醉与复苏科及介入放射科进行。不进行随机化、分组分配或临床干预。操作:麻醉诱导与维持、呼吸机设置、FiO2、液体、血管活性药物及所有其他管理均遵循主管麻醉医师的常规实践。除标准监测外,还将应用具备ORi功能的脉搏血氧饱和度传感器。ORi值将由研究者记录,但不用于
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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