单侧肋骨骨折前锯肌平面阻滞(SAPB)后发病率与死亡率评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕单侧多发性肋骨骨折患者接受前锯肌平面阻滞(SAPB)后的发病率与死亡率评估

Albert Einstein College of MedicineAlbert Einstein College of Medicine
clinicaltrials
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医学影像预测Pain ManagementRib Fracture MultipleSerratus Anterior Plane Block
Assessment of Morbidity and Mortality Following Serratus Anterior Plane Block (SAPB) for Unilateral Rib Fractures

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

单侧肋骨骨折前锯肌平面阻滞(SAPB)后发病率与死亡率评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕单侧多发性肋骨骨折患者接受前锯肌平面阻滞(SAPB)后的发病率与死亡率评估。肋骨骨折是钝性胸部创伤的常见并发症,可导致呼吸努力下降、肺不张、分泌物清除困难及肺活量降低,进而引发低氧血症、肺炎和急性呼吸衰竭。数据集涵盖疼痛管理、多发性肋骨骨折及前锯肌平面阻滞等主题,可用于分析区域阻滞对呼吸系统并发症及患者预后的影响,为临床疼痛管理与肺炎预防研究提供数据支持(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:疼痛管理、多发性肋骨骨折、前锯肌平面阻滞。肋骨骨折是钝性胸部创伤的常见并发症,在所有受伤的创伤患者中报告率为10%。它们与显著的长期残疾、生活质量下降以及患者发病率和死亡率增加相关。多发性肋骨骨折引起的疼痛可导致呼吸努力减少、肺不张、无法清除分泌物以及肺活量降低。这反过来又可能导致低氧血症、肺炎和急性呼吸衰竭。因此,充分且早期的疼痛管理对于提供症状缓解、减少肌肉夹板固定以及预防继发性呼吸系统并发症至关重要。虽然全身性镇痛,尤其是阿片类药物,在急诊科(ED)中常用于疼痛控制,但它们与不良副作用特征相关。阿片类药物可

【主题与分类】

主题标签:Pain Management、Rib Fracture Multiple、Serratus Anterior Plane Block。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07032766

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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

疾病:疼痛管理、多发性肋骨骨折、前锯肌平面阻滞。肋骨骨折是钝性胸部创伤的常见并发症,据报道在所有受伤的创伤患者中占10%。它们与显著的长期残疾、生活质量下降以及患者发病率和死亡率增加相关。多发性肋骨骨折引起的疼痛可导致呼吸努力减弱、肺不张、无法清除分泌物以及肺活量减少。这反过来又可能导致低氧血症、肺炎和急性呼吸衰竭。因此,充分且及早的疼痛管理对于提供症状缓解、减少胸壁固定以及预防继发性呼吸系统并发症至关重要。虽然全身性镇痛,尤其是阿片类药物,在急诊科(ED)常用于疼痛控制,但它们与不良的副作用相关。阿片类药物使患者面临谵妄、慢性成瘾、呼吸抑制和便秘的风险。

传统的区域麻醉技术,包括椎旁、肋间和硬膜外注射,资源消耗大、耗时,皮节分布受限,并伴有显著潜在并发症(膈肌并发症、局部麻醉药毒性、血管迷走性晕厥、气胸)。此类技术在急诊科不可行。因此,超声引导下的筋膜平面阻滞已成为急诊科肋骨骨折患者适当疼痛控制的替代工具。筋膜平面阻滞包括前锯肌平面阻滞(SAPB)和竖脊肌平面阻滞(ESPB)。SAPB已证明能为前外侧肋骨骨折提供安全镇痛,而ESPB已证明能有效缓解后肋骨折疼痛。SAPB的一个优点是可以仰卧位进行,与其他区域麻醉技术不同。SAPB利用线性换能器识别前锯肌,并将局部麻醉药注入覆盖该肌肉的筋膜平面。

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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