胸椎旁阻滞用于视频辅助胸外科术后镇痛
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为胸椎旁阻滞用于视频辅助胸外科术后镇痛。源站描述指出，胸椎旁导管是胸外科术后镇痛的推荐技术，但目前对于局麻药是否联用阿片类药物尚无共识
基本信息
资源简介
胸椎旁阻滞用于视频辅助胸外科术后镇痛
该数据集围绕胸椎旁阻滞用于视频辅助胸外科术后镇痛这一主题，来源于 clinicaltrials.gov 的注册信息。其关注的核心问题是：在胸外科手术后，通过胸椎旁导管给药时，使用罗哌卡因联合舒芬太尼是否比单用罗哌卡因更能减轻急性术后疼痛。数据集所属分类为呼吸系统疾病下的其他类，主题标签为术后疼痛。整体来看，该数据集记录了一项前瞻性临床试验的设计与背景信息，旨在为胸外科术后镇痛方案的选择提供依据，尤其是针对局麻药是否联用阿片类药物这一尚无共识的问题。
【数据集背景】
胸椎旁导管被推荐用于胸外科术后镇痛。尽管该技术已被广泛认可，但关于具体药物方案的选择，即局部麻醉药是否应与阿片类药物联合使用，目前仍缺乏统一共识。该数据集所对应的临床试验正是针对这一临床争议而设计，试图比较罗哌卡因联合舒芬太尼与单用罗哌卡因在视频辅助胸外科术后镇痛中的效果。其背景疾病为术后疼痛，属于呼吸系统疾病分类下的其他类别。
【数据内容】
该数据集的主题标签为术后疼痛，英文名称为 Thoracic Paravertebral Block for Postoperative Analgesia After Video-assisted Thoracic Surgery。源站描述中提及的条件为术后疼痛，并指出胸椎旁导管是胸外科术后镇痛的推荐技术。试验的核心内容是比较两种药物方案：一种是罗哌卡因联合舒芬太尼，另一种是单用罗哌卡因，两者均通过胸椎旁导管注射。研究目的是确定联合用药是否能够减少视频辅助胸外科肺手术患者的急性术后疼痛。除上述信息外，源站未提供具体的数据字段、变量列表或样本量等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。源站描述表明这是一项前瞻性临床试验，针对的是接受视频辅助胸外科肺手术的患者。采集方式、时间范围、具体机构等信息源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注胸外科术后镇痛方案比较的研究场景，尤其是涉及胸椎旁阻滞技术、局麻药与阿片类药物联合使用的临床决策。也可用于呼吸系统疾病分类下术后疼痛管理的相关参考。具体应用方式需结合源站提供的试验设计信息，源站未提供更详细的适用条件。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。该数据集作为临床试验注册信息，通常可用于了解研究目的、干预措施和条件，但如何提取、分析或引用其中的数据，源站未提供进一步指引。
【质量与限制】
该数据集的信息来自临床试验注册平台，其质量取决于源站记录的完整性和准确性。目前可见的内容仅包括研究背景、目的和药物方案比较，缺乏样本量、终点指标、统计方法、结果数据等关键细节。因此，无法基于现有信息评估该试验的偏倚风险、证据强度或结论可靠性。源站未提供质量评价相关的具体说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式或许可条款。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的通用条款，但具体许可信息源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01082744
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：术后疼痛。使用椎旁导管是实现胸外科手术后镇痛的一种推荐技术。迄今为止，关于哪种药物方案（含或不含阿片类药物的局部麻醉药）最佳尚未达成共识。这项前瞻性临床试验的目的是确定，与单纯罗哌卡因相比，通过胸椎旁导管注射罗哌卡因和舒芬太尼是否能减轻胸腔镜肺手术后患者的急性术后疼痛。
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。
