非创伤性蛛网膜下腔出血患者头痛的蝶腭神经阻滞
条件:成人患者蛛网膜下腔出血。蝶腭神经阻滞已用于某些类型的面部和颅部疼痛,可能有助于减少住院期间的吗啡消耗。蝶腭神经节是副交感、交感和感觉通路的交叉点

基本信息
资源简介
非创伤性蛛网膜下腔出血患者头痛的蝶腭神经阻滞
该数据集英文名为“Sphenopalatine Block in Headache in Patients With Non-traumatic Subarachnoid Hemorrhage”,来源于clinicaltrials.gov,在本站归类于神经系统疾病下的其他类别。数据集围绕成人蛛网膜下腔出血患者头痛问题,关注蝶腭神经阻滞(SPGN)这一干预手段。蝶腭神经节是副交感、交感与感觉通路的交叉点,蝶腭神经阻滞已用于某些类型的面部和颅部疼痛,并可能有助于减少住院期间的吗啡消耗。源站描述指出,该阻滞操作简单、有效,实施时未观察到明显不良反应,且在该科室已常规使用、起效迅速。试验假设是接受该阻滞的患者吗啡消耗量至少减少50%,从而有利于更好的神经功能监测。
【数据集背景】
蛛网膜下腔出血患者常面临头痛管理难题,而阿片类药物如吗啡的使用可能干扰神经功能监测。蝶腭神经节作为副交感、交感与感觉通路的交汇点,其阻滞在面部和颅部疼痛中已有应用。源站描述提到,该阻滞近期在硬膜穿刺后脑脊液漏的研究中显示出有希望的结果,可能成为治疗蛛网膜下腔出血头痛的一种有趣替代疗法。该阻滞的优势包括操作简单、有效,以及实施时未出现任何明显的不良反应;此外,该科室已将其常规使用,起效快速有效。在此背景下,本数据集所对应的试验旨在检验蝶腭神经阻滞能否将患者的吗啡消耗量至少降低50%,以支持更好的神经功能监测和优化管理。
【数据内容】
源站描述涉及的条件为成人患者蛛网膜下腔出血。数据集主题标签同样指向“Subarachnoid Hemorrhage in Adult Patients”。源站描述提及的干预为蝶腭神经阻滞(SPGN,源站描述中亦出现缩写BGSP),并围绕其用于蛛网膜下腔出血头痛治疗的可能性展开。关于具体变量、样本量、分组方式、结局指标测量方法、随访时间点等数据内容细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为clinicaltrials.gov。源站描述提供了试验背景与假设,但关于数据采集的具体地点、时间范围、采集流程、数据录入方式等信息,源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述,该数据集适用于关注成人蛛网膜下腔出血患者头痛管理的研究场景,尤其是评估蝶腭神经阻滞作为辅助疗法以减少吗啡消耗、从而改善神经功能监测的潜在用途。也可用于了解蝶腭神经节阻滞在面部和颅部疼痛及蛛网膜下腔出血头痛中的理论依据。其他具体适用场景,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据访问方式、字段说明、分析建议或操作指南等。
【质量与限制】
源站描述提及该阻滞操作简单、有效,实施时未出现明显不良反应,且在该科室已常规使用、起效迅速。但关于数据集本身的质量控制、完整性、准确性评估、缺失数据处理、偏倚控制等信息,源站未提供。此外,源站描述中的试验假设尚属研究设想,不能视为已验证结论。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制等信息。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06735261
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:成人患者的蛛网膜下腔出血。蝶腭神经阻滞已用于某些类型的面部和颅部疼痛,并可能有助于减少住院期间吗啡的消耗量。蝶腭神经节是副交感、交感和感觉通路的交汇点。近期在硬膜穿刺后脑脊液漏的研究中显示出有希望的结果,蝶腭神经节阻滞(SPGN)可能成为治疗蛛网膜下腔出血(SAH)头痛的一种有趣的替代疗法。该阻滞的其他优点包括操作简便、有效,且在实施时未观察到明显的不良反应。此外,该技术已在我科常规使用,起效迅速且有效。本试验的假设是,接受蝶腭神经节阻滞(BGSP)的患者吗啡消耗量至少减少50%,从而实现更好的神经功能监测和SAH的整体疼痛优化管理。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




