气道闭合压、最大吸气压及其比值对创伤性脑损伤患者成功拔管的预测价值

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦创伤性脑损伤患者的撤机与拔管预测,主题标签为 Weaning Failure

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clinicaltrials
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其他预测Weaning Failure
Predictive Value of Airway Occlusion Pressure, Maximal Inspiratory Pressure and Their Ratio for Successful Extubation in Patients With Traumatic Brain Injury

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

气道闭合压、最大吸气压及其比值对创伤性脑损伤患者成功拔管的预测价值

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦创伤性脑损伤患者的撤机与拔管预测,主题标签为 Weaning Failure。源站描述记录了在 T 管自主呼吸试验前,以 FIO2 0.40 进行 30 分钟试验,并在 20 秒内测量 PImax、P0.1 及 P0.1/PImax 三项参数的方法与设备条件。数据可用于研究气道闭合压、最大吸气压及其比值对拔管成功的预测价值,服务于神经系统疾病撤机管理相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:撤机失败。在使用 T 管以 FIO2 0.40 进行 30 分钟自主呼吸试验之前,将进行为期 20 秒的测量。将分析三个参数:PImax、P0.1 和 P0.1/PImax。PImax 和 P0.1 将使用单向阀方法和连接到气道的 manovacuometer(Instrumentation Industries, Bethel Park, PA)获得。该设备将具有 30 cm H2O 的量程,间隔为 1 cm H2O,并设计为每 0.1 秒进行一次测量。测试前,所有受试者将处于压力支持通气模式(12-20 cm H2O),并且不使用镇静剂。受试者床头将抬高至 45 度,人工气道的气囊将过度充气以防止测量期间漏气。受试者将通过标准气管吸痰清除气道分泌物。

【主题与分类】

主题标签:Weaning Failure。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06627686

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

条件:脱机失败。在使用T管进行30分钟自主呼吸试验之前,吸入氧浓度(FIO2)为0.40,将进行为期20秒的测量。将分析三项参数:PImax、P0.1和P0.1/PImax。PImax和P0.1将通过单向阀法及连接于气道的压力计(Instrumentation Industries,Bethel Park,PA)获得。该设备具有30 cm H2O的量程,刻度间隔为1 cm H2O,并设计为每0.1秒进行一次测量。测试前,所有受试者均处于压力支持通气模式(12-20 cm H2O),且未使用镇静剂。受试者床头将抬高至45度,人工气道的气囊将过度充气,以防测量期间漏气。在以FIO2为1.0预氧合2分钟后,将通过标准气管内吸引程序清除受试者气道内的分泌物。短暂休息后,将再次进行预氧合。

随后,受试者将与机械通气断开连接,并允许自主呼吸10秒,之后在受试者处于功能残气量时,将人工气道与压力计连接。受试者将持续接受脉搏血氧饱和度和心电图监测,并由呼吸物理治疗师持续关注。在本研究中,呼吸驱动(P0.1)将计算为吸气开始后0.1秒测得吸气压力前3个周期的平均值,而P0.1/PImax则计算为P0.1与PImax绝对值的比值。受试者不会接受该操作的指导。3项参数的阈值将根据各自的受试者工作特征(ROC)曲线计算得出。低于-25 cm H2O的值被用于预测成功脱机。如果脱离机械通气后自主呼吸能维持48小时,则视为脱机成功。

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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