Remimazolam与Propofol在胃肠道内镜操作镇静中的比较:高危人群单中心前瞻性观察性对照研究

源站描述指出Remimazolam是一种新型超短效苯二氮䓬类药物,在罗马尼亚获批用于操作镇静,相比Propofol或Midazolam在老年或高危患者中具有血流动力学更稳定、呼吸抑制更少、术后谵妄发生率更低、恢复快且无残留镇静等优势,其经肝脏酯酶代谢,受器官功能障碍影响较小

Iuliu Hatieganu University of Medicine and PharmacyIuliu Hatieganu University of Medicine and Pharmacy
clinicaltrials
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视频ASA Class III/IV PatientsCOPD III/IVAge 65 and OlderMultiple Organ Failure
Remimazolam Versus Propofol for Procedural Sedation in Gastrointestinal Endoscopy: A Single-Centre Prospective Observational Comparative Study in a High-Risk Population

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Remimazolam与Propofol在胃肠道内镜操作镇静中的比较:高危人群单中心前瞻性观察性对照研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高危人群(ASA III/IV级、COPD III/IV、65岁及以上、多器官衰竭)在胃肠道内镜操作镇静中Remimazolam与Propofol的比较研究。源站描述指出Remimazolam是一种新型超短效苯二氮䓬类药物,在罗马尼亚获批用于操作镇静,相比Propofol或Midazolam在老年或高危患者中具有血流动力学更稳定、呼吸抑制更少、术后谵妄发生率更低、恢复快且无残留镇静等优势,其经肝脏酯酶代谢,受器官功能障碍影响较小。该数据可用于支持高危人群内镜操作镇静方案制定及机构协议开发(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ASA III/IV级患者、COPD III/IV、65岁及以上、多器官衰竭。Remimazolam是一种新型超短效苯二氮䓬类药物,已在罗马尼亚获批用于操作镇静。与其他镇静剂(如Propofol或Midazolam)相比,尤其在老年或高危患者中,它显示出显著的临床获益。优势包括血流动力学更稳定、呼吸抑制减少、术后谵妄发生率更低,以及快速恢复且无残留镇静。它由肝脏酯酶代谢,受器官功能障碍影响较小。临床研究表明,Remimazolam在操作镇静和全身麻醉中可能是更安全、更有效的替代选择。这些发现支持制定其使用的机构协议,特别是在高危人群和内镜操作中。

【主题与分类】

主题标签:ASA Class III/IV Patients、COPD III/IV、Age 65 and Older、Multiple Organ Failure。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07362173

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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:ASA III/IV级患者、COPD III/IV级、年龄65岁及以上、多器官功能衰竭。瑞马唑仑是一种新型超短效苯二氮䓬类药物,已在罗马尼亚获批用于程序性镇静。与其他镇静剂(如丙泊酚或咪达唑仑)相比,尤其在老年或高危患者中,它显示出显著的临床获益。其优势包括血流动力学稳定性更好、呼吸抑制减少、术后谵妄发生率更低,以及快速苏醒且无残留镇静。它由肝脏酯酶代谢,受器官功能障碍影响较小。临床研究表明,瑞马唑仑可能是程序性镇静和全身麻醉中更安全、更有效的替代选择。这些发现支持制定其使用的机构方案,尤其是在高危人群和内镜操作中。

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

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