创伤性肋骨骨折手术指征的疼痛评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为创伤性肋骨骨折以疼痛作为手术指征的研究。研究为前瞻性随机对照试验,计划纳入 60 例符合入组标准并签署知情同意的患者,随机分配至手术或保守治疗

Sahlgrenska University HospitalSahlgrenska University Hospital
clinicaltrials
浏览 3
医学影像分类TraumaRib FracturesSurgeryPain
Pain as Indication for Operative Treatment of Traumatic Rib Fractures

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

创伤性肋骨骨折手术指征的疼痛评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为创伤性肋骨骨折以疼痛作为手术指征的研究。研究为前瞻性随机对照试验,计划纳入 60 例符合入组标准并签署知情同意的患者,随机分配至手术或保守治疗。入院时胸部 CT 三维重建用于按 Lung Injury Scale 和 Chest wall Injury Scale 评估损伤、计算影像学肺体积并为干预组规划手术。手术使用 MatrixRIB®(DePuy Synthes)固定系统以接骨板和角度锁定螺钉稳定肋骨骨折。数据可用于比较手术与保守治疗在创伤性肋骨骨折中的效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Trauma, Rib Fractures, Surgery, Pain. 符合入组标准并签署知情同意的患者将被纳入这项前瞻性随机对照研究。总共 60 例患者将被随机分配至肋骨骨折的手术治疗或保守治疗。入院时进行的胸部计算机断层扫描图像的三维重建将用于根据 Lung Injury Scale 和 Chest wall Injury Scale 评估损伤,并用于计算影像学肺体积以及在干预组中规划手术操作。手术将在随机化后尽快进行。MatrixRIB®(DePuy Synthes)固定系统用于以接骨板和角度锁定螺钉稳定肋骨骨折。除非存在医学指征或患者术前已置有胸管,否则将避免开胸。在 cases w

【主题与分类】

主题标签:Trauma、Rib Fractures、Surgery、Pain。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02094807

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    • 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

条件:创伤、肋骨骨折、手术、疼痛。符合纳入标准并签署知情同意书的患者将被纳入这项前瞻性随机对照研究。总共60名患者将被随机分配至肋骨骨折的手术治疗或保守治疗组。入院时进行的胸部计算机断层扫描图像的3D重建将用于根据肺损伤量表和胸壁损伤量表评估损伤,并计算放射学肺体积,以及在干预组中规划手术方案。手术将在随机分组后尽快进行。使用MatrixRIB®(DePuy Synthes)固定系统,通过接骨板和角度锁定螺钉来稳定肋骨骨折。除非有医学指征或患者术前已留置胸腔引流管,否则将避免开胸手术。在实施开胸手术的情况下,患者将接受前、后胸腔引流管及伤口引流管,并予以主动吸引。所有患者,无论干预组还是对照组,都将接受胸段硬膜外麻醉。

只要患者留置胸腔引流管,即给予静脉广谱抗生素治疗。给予低分子肝素(LMWH)血栓预防,直至患者可活动,但至少持续7天。患者将在术后6周、6个月和1年由外科医生和物理治疗师进行随访。6个月后行胸部低剂量计算机断层扫描,以评估胸廓愈合情况、是否存在骨不连或内固定物功能障碍,并测量剩余肺容积。该检查将与患者入院时进行的初始计算机断层扫描图像进行对比。随访时记录主诉、可能的晚期并发症、镇痛药使用情况及恢复工作情况。将使用经验证的评估工具EQ-5D-5L、配备Pain-O-Meter(POM)的视觉模拟评分(VAS)及残疾评定量表(DRI)评估生活质量、疼痛和躯体功能。活动范围

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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