监测麻醉下经导管主动脉瓣置换术中的高碳酸血症
该数据集来自 Dryad,围绕监测麻醉(MAC)下经股动脉经导管主动脉瓣置换术(TAVR)患者术中高碳酸血症展开。研究回顾性收集 201 例具备术中动脉血气(ABG)数据的连续患者,麻醉用药为丙泊酚与右美托咪定,在基线、瓣膜释放前及到达麻醉后恢复室(PACU)时点检测 pH、PaCO2、PaO2

基本信息
资源简介
监测麻醉下经导管主动脉瓣置换术中的高碳酸血症
Hypercapnia during transcatheter aortic valve replacement under monitored anesthesia care
该数据集来自 Dryad,围绕监测麻醉(MAC)下经股动脉经导管主动脉瓣置换术(TAVR)患者术中高碳酸血症展开。研究回顾性收集 201 例具备术中动脉血气(ABG)数据的连续患者,麻醉用药为丙泊酚与右美托咪定,在基线、瓣膜释放前及到达麻醉后恢复室(PACU)时点检测 pH、PaCO2、PaO2。数据可用于评估术中高碳酸血症的发生率、危险因素及其对主动脉瓣狭窄患者心肺风险的影响,适合开展回顾性临床分析与预测建模(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):术中急性高碳酸血症和呼吸性酸中毒可在监测麻醉(MAC)期间发生,对因主动脉瓣狭窄而接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的患者构成显著的心肺风险。本研究的目标是评估接受经股动脉 TAVR 的患者在 MAC 期间术中高碳酸血症的发生率、危险因素及其影响。数据回顾性收集自 201 例连续患者的电子病历,这些患者具有可用的术中动脉血气(ABG)数据,并接受了使用丙泊酚和右美托咪定的经皮经股动脉 TAVR 与 MAC。ABG(pH、PaCO2、PaO2)在每例手术开始时(基线)、瓣膜释放前即刻(ValveDepl)以及到达麻醉后恢复室(PACU)时进行检测。数据使用 Fisher 精确检验、unpa
【主题与分类】
主题标签:Retrospective studies、Anesthesia、Interventional cardiology、Aortic valve replacement。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.31zcrjdvj
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.31zcrjdvj
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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:
数据集大小约 437.3 KB。
数据说明
急性术中高碳酸血症和呼吸性酸中毒可能发生在监测麻醉护理(MAC)期间,对因主动脉瓣狭窄而接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的患者构成显著的心肺风险。本研究旨在评估接受经股动脉TAVR的患者在MAC期间术中高碳酸血症的发生率、危险因素及其影响。数据回顾性收集自201例连续患者的电子病历,这些患者有可用的术中动脉血气(ABG)数据,并接受了使用丙泊酚和右美托咪定的MAC下经皮股动脉TAVR。ABG(pH、PaCO2、PaO2)在每例手术开始时(基线)、瓣膜部署前即刻(ValveDepl)以及到达麻醉后监护室(PACU)时进行检测。
根据瓣膜释放时的PaCO2和pH(PaCO2-ValveDepl、pH-ValveDepl)以及从基线到瓣膜释放时PaCO2和pH的变化(PaCO2-%increase、pH-%decrease),酌情采用Fisher精确检验、非配对Student t检验、Wilcoxon秩和检验或单变量线性回归对数据进行分析,以确定它们与术前人口统计学数据、术中麻醉及血管活性药物和术后结局的关联。PaCO2平均增加28.4%,并且在91%的患者中高于基线。较年轻的年龄、男性、体重增加和丙泊酚剂量增加导致PaCO2-ValveDepl更高和PaCO2-%increase更大。PaCO2-ValveDepl > 60 mmHg、pH ≤ 7.2且pH-%decrease更大的患者更可能接受血管活性药物,但围术期PaCO2和pH与不良术后结局无关。在使用丙泊酚和右美托咪定进行深度镇静的经股动脉TAVR期间,短暂性显著高碳酸血症常发生。尽管术后结局的发生率似乎不受高碳酸血症影响,但对血管升压药的需求和
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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