静脉注射纳布啡预防剖宫产患者鞘内吗啡所致恶心呕吐:双盲随机对照试验
本数据集来自一项双盲随机对照试验,研究静脉注射纳布啡对剖宫产患者鞘内吗啡所致术后恶心呕吐的预防作用。所有患者接受0.2 mg吗啡的脊髓麻醉,研究组在脐带夹闭后单次静脉注射4 mg纳布啡

基本信息
资源简介
静脉注射纳布啡预防剖宫产患者鞘内吗啡所致恶心呕吐:双盲随机对照试验
Intravenous nalbuphine for prevention of intrathecal morphine-induced nausea and vomiting in patients undergoing caesarean section: A double-blind, randomized controlled trial
本数据集来自一项双盲随机对照试验,研究静脉注射纳布啡对剖宫产患者鞘内吗啡所致术后恶心呕吐的预防作用。所有患者接受0.2 mg吗啡的脊髓麻醉,研究组在脐带夹闭后单次静脉注射4 mg纳布啡。主要结局为术后24小时内恶心呕吐发生率,次要结局包括恶心呕吐严重程度、疼痛评分、瘙痒及呼吸抑制发生率。数据可用于分析纳布啡对阿片类药物相关副作用的影响(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:术后恶心呕吐(PONV)在脊髓麻醉下接受鞘内吗啡(ITMO)剖宫产的患者中相当常见。纳布啡是一种μ受体拮抗剂和κ受体激动剂,可能减轻阿片类药物相关副作用。我们假设静脉注射纳布啡可能降低PONV的发生率。在这项随机对照试验中,每位患者接受0.2 mg吗啡的脊髓麻醉进行剖宫产。脐带夹闭后,研究组患者接受单次剂量4 mg静脉注射(IV)纳布啡。主要结局是前24小时内PONV的发生率。次要结局是恶心和呕吐的严重程度、疼痛评分、瘙痒和呼吸抑制的发生率。数据来自:静脉注射纳布啡用于预防鞘内
【主题与分类】
主题标签:Nalbuphine、postoperative nausea and vomiting、Intrathecal morphine、spinal anesthesia、caesarean section。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8245e1207d3b2a41dec4f6745e3564a2d2baea5e06b68dd0905047be37697763
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
引言:术后恶心呕吐(PONV)在脊髓麻醉下接受剖宫产并使用鞘内吗啡(ITMO)的患者中相当常见。纳布啡是一种μ受体拮抗剂和κ受体激动剂,可能减轻阿片类药物相关副作用。我们假设静脉注射纳布啡可能降低PONV的发生率。在这项随机对照试验中,每位患者均接受0.2 mg吗啡脊髓麻醉进行剖宫产。脐带夹闭后,研究组患者接受单次4 mg静脉注射(IV)纳布啡。主要结局是前24小时内PONV的发生率。次要结局是恶心呕吐的严重程度、疼痛评分、瘙痒和呼吸抑制的发生率。
,# 数据来源:静脉注射纳布啡预防剖宫产患者鞘内注射吗啡所致恶心呕吐:一项双盲、随机对照试验
数据集 DOI:10.5061/dryad.dr7sqvbd3
数据及文件结构说明
本研究旨在评估静脉注射纳布啡4 mg对剖宫产患者鞘内注射吗啡后术后恶心呕吐(PONV)的预防效果。
文件与变量
文件:NV.xlsx
说明:0、6和24小时恶心呕吐的发生率
变量
- ID
- NV0h = 0小时恶心/呕吐发生率
- NV6h = 6小时恶心/呕吐发生率
- NV24h = 24小时恶心/呕吐发生率
- group;1=纳布啡组,2=对照组
文件:CONSORT_checklist.docx
说明: CONSORT清单
文件:consort_diagram_nalbuphine.jpg
说明: CONSORT流程图
所有参与者数据在分析前均已去标识化。姓名、地址和出生日期等直接标识符已被移除,间接标识符亦已
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




