鞘内吗啡与开胸术后阿片类药物消耗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕开胸术后镇痛与恢复情况,涉及鞘内吗啡、肋间神经阻滞、术后阿片类药物消耗、恢复质量(QoR-15)及胸科术后疼痛等主题

基本信息
资源简介
鞘内吗啡与开胸术后阿片类药物消耗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕开胸术后镇痛与恢复情况,涉及鞘内吗啡、肋间神经阻滞、术后阿片类药物消耗、恢复质量(QoR-15)及胸科术后疼痛等主题。开胸手术常伴随严重术后疼痛,镇痛不足会限制吸气、削弱咳嗽能力,增加肺不张、分泌物潴留和肺炎风险,并可能促成慢性开胸后疼痛。数据可用于分析鞘内吗啡对术后阿片消耗与恢复质量的影响,支持术后疼痛管理与呼吸系统并发症相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Thoracotomy Analgesia, Intrathecal Morphine, Quality of Recovery (QoR-15), Opioid Consumption, Postoperative, Postoperative Pain After Thoracic Surgery. 开胸手术与所有外科手术中一些最严重的术后疼痛相关。镇痛不充分会限制吸气努力并损害咳嗽能力,使患者易发生肺不张、分泌物潴留和肺炎,延迟活动,并促成慢性开胸后疼痛的发展。肋间神经阻滞由外科医生在关胸前直视下进行,是开胸术后镇痛中广泛使用且技术上可靠的组成部分。然而其效果受局部麻醉药作用持续时间的限制,因此在术后第一天剩余时间内镇痛覆盖可能变得不充分,此时阿片类药物需求
【主题与分类】
主题标签:Thoracotomy Analgesia、Intrathecal Morphine、Quality of Recovery (QoR-15)、Opioid Consumption, Postoperative。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/NCT07790250
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07790250
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:开胸术后镇痛、鞘内吗啡、恢复质量(QoR-15)、阿片类药物消耗量、术后、胸科手术后疼痛。开胸手术与某些术后最为剧烈的疼痛相关。镇痛不充分会限制吸气努力并损害咳嗽能力,使患者易发生肺不张、分泌物潴留和肺炎,延迟活动,并促进慢性开胸术后疼痛的发生。肋间神经阻滞由外科医生在关胸前直视下进行,是开胸术后镇痛中广泛使用且技术上可靠的组成部分。然而,其效果受限于局部麻醉药的作用持续时间,因此在术后第一天剩余时间内——此时阿片类药物需求通常最高——镇痛覆盖可能变得不充分。胸段硬膜外镇痛提供更持久的覆盖,但受到技术失败、导管移位、血流动力学效应以及与抗凝相关的禁忌证的限制。
鞘内吗啡是延长镇痛的一种替代方法。它是一种单次注射技术,操作简便,失败率低,无需留置导管,且不产生运动或感觉阻滞,从而允许早期活动。在开胸术中,将鞘内吗啡加入肋间神经阻滞是否带来额外获益尚未确定:现有的开胸术试验规模较小,较新的数据主要来自视频辅助胸腔镜手术,恢复质量尚未通过经验证的患者报告工具进行评估,术后肺功能也仅通过单次床旁流量测量而非全面的肺量计检查来表征。在这项随机对照试验中,所有接受择期开胸术的成人均接受肋间神经阻滞及标准多模式镇痛。患者被随机分配额外接受单次剂量鞘内吗啡或不接受
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




