Dexmedetomidine与Propofol用于白内障手术镇静
覆盖主题包括镇静、血流动力学变化、心动过缓、心动过速及恶心呕吐等。数据可用于评估不同镇静药物组合在老年合并症患者白内障手术中的表现，支持临床用药选择与安全性分析（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
Dexmedetomidine与Propofol用于白内障手术镇静
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕白内障手术中的程序化镇静，比较 Dexmedetomidine-fentanyl、Propofol-fentanyl 以及 Dexmedetomidine-Propofol-fentanyl 等方案的疗效、安全性与患者满意度。覆盖主题包括镇静、血流动力学变化、心动过缓、心动过速及恶心呕吐等。数据可用于评估不同镇静药物组合在老年合并症患者白内障手术中的表现，支持临床用药选择与安全性分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Sedation, Cataract, Hemodynamic, Hemodynamic Changes, Dexmedetomidine, Propofol Dosage, Fentanyl, Bradycardia. 白内障手术是全球最常实施的手术之一，尤其在合并多种疾病的老年患者中。尽管通常在区域或表面麻醉下进行，但为确保患者舒适和制动，程序化镇静往往是必要的。理想的镇静药物应提供充分的抗焦虑和镇痛作用，同时将心肺抑制降至最低并实现快速恢复。Dexmedetomidine 和 Propofol 均常用于程序化镇静；然而，在联合 Fentanyl 以及两者联合用于白内障手术时，其比较疗效仍不明确。本研究比较 Dexmedetomidine-fentanyl、Propofol-fentanyl 和 Dexmedetomidine-Propofol-f
【主题与分类】
主题标签：Sedation、Cataract、Hemodynamic、Hemodynamic Changes、Dexmedetomidine、Propofol Dosage、Fentanyl、Bradycardia、Tachycardia、Nausea and Vomiting。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07556133
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07556133
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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：镇静、白内障、血流动力学、血流动力学变化、右美托咪定、丙泊酚剂量、芬太尼、心动过缓。白内障手术是全球最常实施的手术之一，尤其在合并多种基础疾病的老年患者中更为常见。尽管通常在区域阻滞或表面麻醉下进行，但为确保患者舒适和制动，程序性镇静往往是必要的。理想的镇静药物应能提供充分的抗焦虑和镇痛作用，同时将心肺抑制降至最低并实现快速恢复。右美托咪定和丙泊酚均常用于程序性镇静；然而，在与芬太尼联合使用以及两者联合应用于白内障手术时，其比较疗效尚不明确。本研究比较右美托咪定-芬太尼、丙泊酚-芬太尼及右美托咪定-丙泊酚-芬太尼镇静的有效性、安全性和患者满意度。
在这项前瞻性、随机、单盲研究中，接受择期白内障手术的患者被分配至三组：* DEX-FEN组：接受右美托咪定（负荷剂量0.5 µg/kg，10分钟内输注完毕，随后以0.25µg/kg/h维持）及单次芬太尼推注（1 µg/kg）。* PRO-FEN组：接受丙泊酚（靶控输注，尽可能达到Ramsay镇静评分2-3分）及单次芬太尼推注（1 µg/kg）。* DEX-PRO组：接受右美托咪定（负荷剂量0.5 µg/kg，10分钟内输注完毕，随后以0.25µg/kg/h维持）、丙泊酚（靶控输注，尽可能达到Ramsay镇静评分2-3分），以及单次芬太尼推注（1 µg/kg）。每位患者被随机分配至一组。3位不同的麻醉医师将实施该方案。Ramsay评分将由麻醉医师本人及一位经过培训的CRNA在手术期间和恢复室中进行评估。Ramsay评分已向负责的麻醉医师和CRNA详细解释，并附有实际示例。
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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