基本信息

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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

儿童术前禁食6小时与4小时后胃内容物比较

该数据集英文名为 Gastric Content After 6 vs 4 Hours of Preoperative Fasting in Children，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于儿童术前禁食时长与胃内容物误吸风险之间的关系，涉及肺胃内容物误吸这一临床情形。数据集在分类上归入呼吸系统疾病下的其他类别，主题标签为 Pulmonary Aspiration of Gastric Contents。从源站描述看，其关注的核心问题是：儿童在麻醉与手术前需要禁食一定时间，以降低胃内食物残留被呕吐后进入气管（即误吸）的风险，但长时间禁食也存在血糖下降、机体脱水等不利影响，且低龄儿童承受此类副作用的风险高于成人，因此国际上正在修订术前禁食规则；同时，接受肠内喂养的儿童因通常完全依赖管饲获取营养与液体，被视为特殊风险群体。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。

【数据集背景】

儿童术前禁食是围手术期管理中的常见环节，其目的在于减少胃内容物残留，降低麻醉或手术过程中呕吐物进入气管造成误吸的风险。源站描述指出，长时间禁食并非没有代价，可能出现血糖水平下降和身体脱水等不利情况，而低龄儿童相比成人更容易受到这些副作用的影响。正因如此，国际上正在开展工作，对术前禁食的相关规则进行修订。该数据集所对应的主题即处于这一临床争议与管理优化的背景之中，关注禁食时长差异与胃内容物状况之间的联系。此外，接受肠内喂养的儿童被明确视为特殊风险群体，原因在于他们通常完全依赖管饲来获得营养和液体摄入，其禁食管理需要格外审慎。

【数据内容】

源站未提供。可确认的信息仅限于数据集名称所体现的比较框架，即儿童术前禁食6小时与4小时的胃内容物情况，以及其主题标签所指的肺胃内容物误吸。数据集中具体包含哪些变量、样本量、观测指标、时间点与分组细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述提及其关注的条件为 Pulmonary Aspiration of Gastric Contents，并对儿童术前禁食的必要性、长时间禁食的副作用以及肠内喂养儿童的特殊风险作了说明。关于采集地点、采集时间、采集机构、样本招募方式与具体采集流程，源站未提供。

【适用场景】

依据现有信息，该数据集适用于围绕儿童术前禁食管理的讨论与研究场景，尤其是比较不同禁食时长（6小时与4小时）与胃内容物相关风险的主题。其主题标签指向肺胃内容物误吸，因此可用于与围手术期误吸风险相关的学术梳理与背景参考。对于接受肠内喂养的儿童这一特殊风险群体，该数据集的主题亦具有参考意义。至于具体的建模、统计分析与临床决策支持等用途，源站未提供相应说明。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。需要说明的是，现有信息仅能确认数据集的名称、来源站、分类、主题标签及一段背景性描述，不足以对数据质量、完整性、偏倚控制或使用限制作出判断。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05695066

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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/NCT05695066

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。

数据说明

情况：胃内容物肺吸入。儿童在麻醉和手术前必须禁食一段时间，以降低食物残留被呕吐并进入气管（即所谓误吸）的风险。但手术前长时间禁食也有缺点，例如血糖水平可能下降，身体可能脱水。幼儿发生此类副作用的风险高于成人，因此国际上正在修订术前禁食规则。接受肠内喂养的儿童是特殊风险群体，因为他们通常完全依赖管饲来获取营养和液体摄入。

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