上后锯肌肋间平面阻滞对比鞘内吗啡在电视辅助胸腔镜手术中的应用

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胸科麻醉与术后疼痛管理,收录一项前瞻性、随机、对照、单盲、平行组临床试验,比较 serratus posterior superior intercostal plane block 与鞘内吗啡在视频辅助胸腔镜手术(VATS)患者中的镇痛效果

Ondokuz Mayıs UniversityOndokuz Mayıs University
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Thoracic AnesthesiaPostoperative PainVideo Assisted Thoracic Surgery (VATS)
Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block Versus Intrathecal Morphine in VATS

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

上后锯肌肋间平面阻滞对比鞘内吗啡在电视辅助胸腔镜手术中的应用

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胸科麻醉与术后疼痛管理,收录一项前瞻性、随机、对照、单盲、平行组临床试验,比较 serratus posterior superior intercostal plane block 与鞘内吗啡在视频辅助胸腔镜手术(VATS)患者中的镇痛效果。研究对象为 18-75 岁、ASA I-III 级、拟行择期胸腔镜楔形切除、肺段切除或肺叶切除的患者,按 1:1 比例采用计算机生成序列进行区组随机化。该数据可用于胸科手术镇痛方案比较、区域阻滞与鞘内吗啡疗效评价等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胸科麻醉、术后疼痛、视频辅助胸腔镜手术(VATS)。本研究是一项前瞻性、随机、对照、单盲、平行组临床试验,旨在比较 serratus posterior superior intercostal plane block 与鞘内吗啡在视频辅助胸腔镜手术患者中的镇痛效果。纳入标准为年龄 18-75 岁、美国麻醉医师协会体格状况 I-III 级、拟行择期胸腔镜手术(楔形切除、肺段切除或肺叶切除)的患者。患者将使用计算机生成的序列进行区组随机化,按 1:1 比例分组。serratus posterior superior intercostal plane block 组的参与者将在全身麻醉诱导前接受超声引导下区域阻滞。鞘内吗啡组的参与者将……

【主题与分类】

主题标签:Thoracic Anesthesia、Postoperative Pain、Video Assisted Thoracic Surgery (VATS)。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07540104

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数据说明

条件:胸科麻醉、术后疼痛、电视辅助胸腔镜手术(VATS)。本研究是一项前瞻性、随机、对照、单盲、平行组临床试验,旨在比较后上锯肌肋间平面阻滞与鞘内吗啡在接受电视辅助胸腔镜手术患者中的镇痛疗效。纳入标准为年龄18-75岁、美国麻醉医师协会身体状况分级I-III级、拟行择期胸腔镜手术(楔形切除、肺段切除或肺叶切除)的患者。将采用计算机生成的序列进行区组随机化,按1:1比例将患者随机分组。后上锯肌肋间平面阻滞组参与者将在全身麻醉诱导前接受超声引导下区域阻滞。鞘内吗啡组参与者将在全身麻醉前接受鞘内吗啡注射。所有患者均将接受标准化全身麻醉和术后患者自控镇痛。

主要结局是术后最初24小时内的累积阿片类药物消耗量,以静脉注射吗啡毫克当量表示。次要结局包括12小时时的阿片类药物消耗量、静息和活动时的数字评定量表疼痛评分、首次请求镇痛的时间、恢复质量评分、术后恶心呕吐、镇静程度、瘙痒、呼吸抑制以及术后30天内的并发症。本研究旨在评估这两种镇痛技术的相对有效性,并改进胸外科手术的术后疼痛管理策略。

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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