择期腰椎手术中无阿片类与阿片类麻醉
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦择期腰椎手术(包括腰椎管狭窄和腰椎间盘突出手术)的麻醉与镇痛策略

基本信息
资源简介
择期腰椎手术中无阿片类与阿片类麻醉
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦择期腰椎手术(包括腰椎管狭窄和腰椎间盘突出手术)的麻醉与镇痛策略。覆盖腰椎管狭窄、伴神经根病的腰椎间盘突出、腰椎退变性滑脱和腰椎间盘退变等疾病。数据涉及三种不同麻醉方式在术中及术后的结局,可用于比较无阿片类与阿片类麻醉对术后疼痛及阿片相关不良反应的影响,支持围术期镇痛策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腰椎管狭窄、伴神经根病的腰椎间盘突出、腰椎退变性滑脱、腰椎间盘退变。腰椎手术,包括腰椎管狭窄和腰椎间盘突出手术,常伴有显著的术后疼痛。阿片类药物常用于围术期镇痛;然而,它们可能导致多种不良反应,如恶心、呕吐、瘙痒、便秘、尿潴留、活动延迟,以及较少见的呼吸抑制。近年来,以减少阿片类药物和无阿片类药物的多模式镇痛策略日益受到关注,旨在尽量减少这些副作用,同时维持有效的疼痛控制。这项前瞻性、观察性、非随机研究将评估三种不同麻醉方式的术中及术后结局。
【主题与分类】
主题标签:Lumbar Spinal Stenosis、Lumbar Degenerative Spondylolisthesis、Lumbar Disc Degeneration。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07489001
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT07489001
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:腰椎管狭窄症、伴神经根病的腰椎间盘突出症、腰椎退行性滑脱、腰椎间盘退变。腰椎手术,包括腰椎管狭窄和腰椎间盘突出手术,常伴有明显的术后疼痛。阿片类药物常用于围手术期镇痛;然而,它们可能导致多种不良反应,如恶心、呕吐、瘙痒、便秘、尿潴留、活动延迟,以及较少见的呼吸抑制。近年来,为在维持有效疼痛控制的同时尽量减少这些副作用,保留阿片类药物和无阿片类药物的多模式镇痛策略日益受到关注。这项前瞻性、观察性、非随机研究将评估临床实践中常规用于接受腰椎手术的成年患者的三种不同麻醉方法的术中及术后结局。患者将根据主治麻醉医师的独立决定分组;研究团队不会影响麻醉方案。
第1组(无阿片类药物麻醉):患者接受多模式镇痛(包括对乙酰氨基酚、利多卡因、硫酸镁、氯胺酮、艾司洛尔和右美托咪定等药物),并可能接受竖脊肌平面(ESP)阻滞或其他躯干阻滞。术中不使用阿片类药物。第2组(ESP+阿片类药物组):患者接受ESP阻滞和多模式镇痛,并根据麻醉医生的决定加用瑞芬太尼或吗啡等术中阿片类药物。第3组(以阿片类药物为基础的麻醉):患者接受含阿片类药物的镇痛,不使用ESP或其他躯干区域阻滞。所有患者将按照机构指南接受标准化的术后镇痛,包括经患者自控镇痛(PCA)给予静脉吗啡、对乙酰氨基酚和非甾体抗炎药(NSAIDs)。根据需要提供补救镇痛,使用静脉吗啡、对乙酰氨基酚或曲马多。将收集有关人口统计学、术中
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




