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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

脊髓麻醉下幽门肌切开术的术后结局

该数据集英文名为 Post-operative Outcomes in the Pyloromyotomy Procedure Under Spinal Anesthesia，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦婴儿肥厚性幽门狭窄（HPS）患者在脊髓麻醉下接受幽门肌切开术后的结局，主题标签为术后疼痛。婴儿肥厚性幽门狭窄是出生后前两个月内最常见的胃肠道急症之一，此类患儿在接受麻醉诱导与气道管理时面临较高风险，因此部分麻醉医师尝试以脊髓麻醉替代全身麻醉完成幽门肌切开术。该数据集围绕这一麻醉方式下的术后结局展开，为相关临床研究与围术期管理提供参考信息。本站将其归类于呼吸系统疾病 / 其他类别。

【数据集背景】

婴儿肥厚性幽门狭窄（HPS）是出生后前两个月内最常见的胃肠道急症之一。此类患儿在麻醉诱导和气道管理方面存在挑战，原因在于胃内容物大量积聚，使患者在全身麻醉诱导过程中易发生肺误吸。此外，尽管全身代谢性碱中毒已得到纠正，脑脊液仍可能保持碱中毒状态，在此背景下过度通气和阿片类药物可能增加术后中枢性呼吸暂停的风险。上述麻醉风险促使部分麻醉医师在婴儿幽门肌切开术中改用脊髓麻醉（SA）。该麻醉技术已被证明在婴儿幽门肌切开术中既安全又有效，并具有减少相关风险的潜力。数据集即围绕这一临床情境下的术后结局构建，主题标签为术后疼痛。

【数据内容】

该数据集关注婴儿肥厚性幽门狭窄患者在脊髓麻醉下接受幽门肌切开术后的结局，主题标签为术后疼痛。源站描述中提及的条件为术后疼痛（Postoperative Pain）。关于数据集所包含的具体变量、记录条数、随访时间点、结局指标的具体定义与测量方式等内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述围绕婴儿肥厚性幽门狭窄、麻醉诱导与气道管理风险、脊髓麻醉在幽门肌切开术中的应用及其安全性与有效性展开。关于数据采集的具体机构、采集时间范围、采集流程与数据整理方法，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集可用于了解婴儿肥厚性幽门狭窄患者在脊髓麻醉下接受幽门肌切开术后的结局，尤其是与术后疼痛相关的主题。其背景信息涉及全身麻醉诱导时肺误吸风险、脑脊液碱中毒状态下过度通气与阿片类药物带来的术后中枢性呼吸暂停风险，以及脊髓麻醉作为替代方案的安全性与有效性。关于该数据集在具体研究设计、统计分析或临床决策中的适用方式，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或使用限制的具体说明。需注意，该数据集的主题标签为术后疼痛，其描述背景涉及呼吸系统相关的麻醉风险，本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02879292

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使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02879292

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。

数据说明

条件：术后疼痛。婴儿肥厚性幽门狭窄（HPS）是出生后前2个月内最常见的胃肠道急症之一。HPS患儿的麻醉诱导和气道管理可能具有挑战性，原因是胃内容物大量积聚，使这些患者在全身麻醉诱导过程中易发生肺误吸。尽管全身代谢性碱中毒已得到纠正，脑脊液仍可能保持碱性，在此情况下，过度通气和阿片类药物可能增加术后中枢性呼吸暂停的风险。上述所有麻醉风险促使一些麻醉医师对接受幽门肌切开术的婴儿改用脊髓麻醉（SA）。该麻醉技术被证明在接受幽门肌切开术的婴儿中既安全又有效，此外还能降低上述与其他技术相关的风险。本回顾性研究将审查2006年至2015年间在Bnai Zion医疗中心接受脊髓麻醉下开腹幽门肌切开术的所有HPS婴儿的档案。

本研究旨在评估脊髓麻醉下幽门肌切开术婴儿的术后完全肠内喂养时间、疼痛管理以及术后呼吸暂停发生率、显著呕吐发作发生率和其它脊髓麻醉并发症作为次要结局指标的情况。

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