术后与慢性疼痛遗传学脊柱及漏斗胸手术研究

源站描述指出,儿童安全有效的镇痛仍是未被满足的医疗需求,药物治疗仍是术后重度疼痛的标准方案,而镇痛不足及吗啡等药物副作用在多达 50% 的儿童中频繁发生

Children's Hospital Medical Center, CincinnatiChildren's Hospital Medical Center, Cincinnati
clinicaltrials
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其他预测ScoliosisKyphosisKyphoscoliosisPectus Excavatum
Postoperative and Chronic Pain Genetic Spine and Pectus Surgery Study

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

术后与慢性疼痛遗传学脊柱及漏斗胸手术研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童脊柱与漏斗胸手术后的术后及慢性疼痛,涉及 Scoliosis、Kyphosis、Kyphoscoliosis、Pectus Excavatum 等疾病。源站描述指出,儿童安全有效的镇痛仍是未被满足的医疗需求,药物治疗仍是术后重度疼痛的标准方案,而镇痛不足及吗啡等药物副作用在多达 50% 的儿童中频繁发生。青少年脊柱术后患者自控镇痛吗啡使用中,术后恶心呕吐发生率为 45%,呼吸抑制发生率为 7%。目前儿科阿片类药物治疗尚无循证剂量指南,仍属试错方法。该数据可用于术后疼痛与镇痛相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Scoliosis、Kyphosis、Kyphoscoliosis、Pectus Excavatum。安全有效的镇痛是儿童中一项重要的未被满足的医疗需求。尽管努力推广非药物干预,药物治疗仍是儿童术后经历重度疼痛的标准治疗。侵入性手术后镇痛不充分,以及吗啡等镇痛药的副作用,在多达 50% 的儿童中频繁发生。一项针对青少年脊柱手术后患者自控镇痛(PCA)吗啡使用的研究观察到,术后恶心呕吐发生率为 45%,呼吸抑制发生率为 7%。目前,儿科患者群体中阿片类药物治疗的循证剂量指南尚未确定,仍是一种试错方法。尽管脊柱手术后进行了积极的疼痛管理,研究结果显示,无论是儿童

【主题与分类】

主题标签:Scoliosis、Kyphosis、Kyphoscoliosis、Pectus Excavatum。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02998138

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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

疾病:脊柱侧凸、脊柱后凸、脊柱后侧凸、漏斗胸。安全有效的镇痛是儿童中一项重要的未满足医疗需求。尽管努力推广非药物干预措施,药物治疗仍然是儿童术后严重疼痛的标准治疗。侵入性手术后疼痛缓解不充分,以及吗啡等镇痛药的不良反应,在高达50%的儿童中频繁发生。一项针对青少年脊柱手术后患者自控镇痛(PCA)吗啡使用的研究观察到,术后恶心呕吐发生率为45%,呼吸抑制发生率为7%。目前,在儿科患者群体中尚未确定基于证据的阿片类药物治疗剂量指南,仍采用试错法。尽管脊柱手术后进行了积极的疼痛管理,但研究结果显示,儿童的疼痛程度及其镇痛药使用量均未随时间显著减少。因此,医学文献中存在一个关键的知识空白,严重影响了儿科疼痛管理。

此外,慢性术后疼痛(CPSP,定义为由手术操作引起、术后持续超过2个月的疼痛)严重影响13-30%接受手术的儿童,并导致其成年后慢性疼痛,给医疗系统带来巨额年度成本(5600-6350亿美元)。近期研究表明,疼痛不愉快感可预测从急性向中度/重度持续性术后疼痛的转变,而焦虑敏感性则预测术后6至12个月中度/重度术后疼痛的维持。青少年脊柱融合术是一种特别疼痛的手术,术后即使5年疼痛发生率仍达15%,因此可作为评估慢性术后疼痛行为与遗传预测因素的理想手术模型。鉴于这一治疗挑战,研究者计划评估阿片类镇痛药个体间差异的决定因素。

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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