Oliceridine与Sufentanil用于阻塞性睡眠呼吸暂停术后患者镇痛对比

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停术后患者的镇痛管理,比较Oliceridine与Sufentanil的镇痛效果

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clinicaltrials
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蛋白质预测Obstructive Sleep ApneaPostoperative AnalgesiaOliceridineSufentanilRespiratory Depression
Oliceridine Versus Sufentanil Analgesia for Postoperative Patients With Obstructive Sleep Apnea

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Oliceridine与Sufentanil用于阻塞性睡眠呼吸暂停术后患者镇痛对比

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停术后患者的镇痛管理,比较Oliceridine与Sufentanil的镇痛效果。源站描述指出术后急性疼痛影响高达80%的手术患者,阿片类药物仍是术后疼痛管理的主要手段,但剂量依赖性不良事件限制其临床使用,其中阿片类药物诱导的呼吸抑制发生率为11%至46%,而阻塞性睡眠呼吸暂停是公认的危险因素。该数据可用于术后镇痛方案比较与呼吸抑制风险相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阻塞性睡眠呼吸暂停、术后镇痛、Oliceridine、Sufentanil、呼吸抑制。术后急性疼痛影响高达80%的手术患者。尽管多模式镇痛的应用日益增多,阿片类药物仍是术后疼痛管理的主要手段;然而,其临床效用常受剂量依赖性不良事件限制,这些不良事件会损害康复质量。其中,阿片类药物诱导的呼吸抑制是一种严重且可能致命的并发症,由于其隐匿性表现和常规监测的局限性,可能被大幅低估。据报道,阿片类药物诱导的呼吸抑制发生率为11%至46%。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是阿片类药物诱导呼吸抑制的公认危险因素。围手术期麻醉药会加剧上气道塌陷并抑制中枢

【主题与分类】

主题标签:Obstructive Sleep Apnea、Postoperative Analgesia、Oliceridine、Sufentanil、Respiratory Depression。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07753785

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:阻塞性睡眠呼吸暂停、术后镇痛、奥利塞定、舒芬太尼、呼吸抑制。术后急性疼痛影响高达80%的手术患者。尽管多模式镇痛的应用日益增多,阿片类药物仍是术后疼痛管理的主要手段;然而,其临床效用常因剂量依赖性不良事件而受限,这些不良事件会损害康复质量。其中,阿片类药物诱导的呼吸抑制是一种严重且可能致命的并发症,由于其起病隐匿及常规监测的局限性,可能被大幅低估。阿片类药物诱导的呼吸抑制的报道发生率范围为11%至46%。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是阿片类药物诱导的呼吸抑制的明确危险因素。围手术期麻醉药会加剧上气道塌陷并抑制中枢呼吸,而睡眠结构紊乱和夜间间歇性缺氧则会增加阿片类药物敏感性。

传统μ阿片受体激动剂(如吗啡、芬太尼、舒芬太尼)同时激活G蛋白和β-arrestin通路,产生有效镇痛,但同时引起显著的呼吸抑制。奥利塞定(Oliceridine)是2020年获FDA批准的新型偏向性μ阿片受体激动剂,选择性激活G蛋白通路而减少β-arrestin募集,理论上可降低呼吸抑制风险。III期试验及随后的汇总分析证实,在等效镇痛剂量下,奥利塞定与吗啡相比呼吸事件负担更低、复合不良事件更少。近期数据进一步支持其良好的呼吸安全性特征以及在老年患者中更宽的安全边际。然而,关于呼吸抑制的发生率,比较奥利塞定与舒芬太尼用于术后镇痛、且患者被诊断为或疑似为OSA高危人群的高质量证据仍然有限。本观察性研究旨在比较术后24小时内呼吸抑制的发生率

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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