Ketamine 与 Lidocaine 治疗创伤性肋骨骨折

源站描述指出,有效疼痛控制对多发肋骨骨折后呼吸状态优化至关重要,多模式镇痛有助于减少肺炎、机械通气等并发症,使用 Ketamine 或 Lidocaine 输注等阿片类药物节约方案可避免阿片相关副作用

Brittany HoyteBrittany Hoyte
clinicaltrials
浏览 7
其他分类Rib FracturesRib Fracture MultipleRib Trauma
Ketamine vs Lidocaine in Traumatic Rib Fractures

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Ketamine 与 Lidocaine 治疗创伤性肋骨骨折

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Ketamine 与 Lidocaine 在创伤性肋骨骨折中的比较。源站描述指出,有效疼痛控制对多发肋骨骨折后呼吸状态优化至关重要,多模式镇痛有助于减少肺炎、机械通气等并发症,使用 Ketamine 或 Lidocaine 输注等阿片类药物节约方案可避免阿片相关副作用。数据集覆盖肋骨骨折、多发肋骨骨折与肋骨创伤,可用于疼痛管理方案分类、并发症风险预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肋骨骨折、多发肋骨骨折、肋骨创伤。有效疼痛控制在多发肋骨骨折后优化患者呼吸状态方面起关键作用。使用多模式疼痛管理技术并优化患者疼痛控制方案,有助于尽量减少与肋骨骨折相关的并发症,如肺炎和机械通气需求。使用 Ketamine 或 Lidocaine 输注等阿片类药物节约方案的好处是避免与阿片类药物相关的副作用,包括谵妄、便秘和呼吸驱动抑制。Ketamine 和 Lidocaine 输注都是已在大量研究中用于有效治疗术后疼痛的药物。低剂量 Ketamine 输注最近也被证明是一种安全有效的辅助选择,有助于降低疼痛评分并减少阿片类

【主题与分类】

主题标签:Rib Fractures、Rib Fracture Multiple、Rib Trauma。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/NCT04781673

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数据说明

疾病:肋骨骨折、多发性肋骨骨折、肋骨创伤。有效的疼痛控制对于多发性肋骨骨折患者优化呼吸状态起着关键作用。采用多模式疼痛管理技术并优化患者的疼痛控制方案,有助于减少与肋骨骨折相关的并发症,如肺炎和需要机械通气。使用诸如氯胺酮或利多卡因输注等减少阿片类药物用量的选择,其益处在于避免阿片类药物相关的副作用,包括谵妄、便秘和呼吸驱动抑制。氯胺酮和利多卡因输注这两种药物已在众多研究中用于有效治疗术后疼痛。近期研究还表明,低剂量氯胺酮输注是一种安全有效的辅助选择,有助于降低创伤性肋骨骨折患者的疼痛评分并减少阿片类药物使用。目前尚无已发表的研究评估利多卡因在降低创伤性肋骨骨折患者疼痛评分和阿片类药物使用方面的有效性。

迄今为止,仅有一项研究直接比较了氯胺酮与利多卡因输注用于疼痛控制的效果。该研究纳入了60例接受择期肾切除术的患者,评估了三组为期24小时的输注方案:氯胺酮组、利多卡因组或安慰剂组。主要结局显示,与安慰剂相比,氯胺酮和利多卡因输注均显著降低了24小时口服吗啡当量(OME)(氯胺酮组降低33%,利多卡因组降低42%),并降低了总体疼痛评分。该试验是一项单中心、前瞻性、随机试验,研究对象为入住Spectrum Health Butterworth医院一级创伤中心的成年患者,且伴有≥3处创伤性肋骨骨折。作为当前肋骨骨折治疗方案的一部分,所有患者都将接受研究者所在机构的标准多模式镇痛方案,包括对乙酰氨基酚、非甾体抗炎药(NSAIDS)、肌肉松弛剂和加巴喷丁。目前,如果标准多模式镇痛方案[效果不佳],则会加用氯胺酮输注和区域/椎管内麻醉技术。

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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