后肋骨重塑骨固定术后视觉模拟量表引导多模式镇痛算法的前瞻性可行性、镇痛效果与安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦后肋骨重塑骨固定术（RIBOSS）后的急性术后疼痛管理。研究采用基于重复0至10分疼痛评分的结构化镇痛路径：轻度疼痛使用非阿片类基础方案，中度疼痛增加NMDA导向与弹性多模式策略并可选择区域阻滞，重度疼痛启动全面多模式输注并在安全时进行区域补救
基本信息
资源简介
后肋骨重塑骨固定术后视觉模拟量表引导多模式镇痛算法的前瞻性可行性、镇痛效果与安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦后肋骨重塑骨固定术（RIBOSS）后的急性术后疼痛管理。研究采用基于重复0至10分疼痛评分的结构化镇痛路径：轻度疼痛使用非阿片类基础方案，中度疼痛增加NMDA导向与弹性多模式策略并可选择区域阻滞，重度疼痛启动全面多模式输注并在安全时进行区域补救。评估在术后6、12、24小时及第5天前每12小时进行，记录静息与活动疼痛、治疗层级、补救干预、镇静、呼吸状态、恶心呕吐及其他不良事件。数据可用于分析该算法能否持续实现充分镇痛并安全可重复地实施（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：急性术后疼痛、胸壁手术。RIBOSS手术后，参与者将进入基于重复0至10分疼痛评分的结构化镇痛路径。轻度疼痛将接受非阿片类基础方案；中度疼痛将促使增加NMDA导向和弹性多模式策略，并可选择区域阻滞；重度疼痛将促使全面多模式输注，并在安全时进行区域补救。评估将在6、12和24小时进行，并每12小时一次直至第5天。每次评估将记录静息和活动时的疼痛、积极治疗层级、补救干预、镇静、呼吸状态、恶心/呕吐及其他不良事件。该研究将确定该算法是否能持续实现充分镇痛，并能安全且可重复地实施。
【主题与分类】
主题标签：Acute Postoperative Pain、Chest Wall Surgery。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07805928
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07805928
标准获取流程：
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- 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
条件：急性术后疼痛、胸壁手术。RIBOSS手术后，受试者将进入基于重复0至10分疼痛评分制定的结构化镇痛路径。轻度疼痛将接受非阿片类基础方案；中度疼痛将促使增加NMDA导向及弹性多模式策略，并可选择区域阻滞；重度疼痛将促使进行全面多模式输注，并在安全时进行区域补救。评估将在6、12和24小时进行，之后每12小时一次，直至第5天。每次评估将记录静息和活动时疼痛、当前治疗层级、补救干预、镇静、呼吸状态、恶心/呕吐及其他不良事件。该研究将确定该算法是否能持续实现充分镇痛，并能安全、可重复地实施。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
