超声引导下菱形肌-肋间肌阻滞与胸椎旁阻滞用于VATS镇痛

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于接受择期三孔电视辅助胸腔镜手术(VATS)患者的术后镇痛。研究为前瞻性、双盲、随机对照试验,比较超声引导下菱形肌-肋间肌阻滞(RIB)与胸椎旁阻滞(PVB)两种区域麻醉技术的镇痛效果

Georgios KotsovolisGeorgios Kotsovolis
clinicaltrials
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医学影像回归Postoperative PainThoracic SurgeryThoracic Surgery, Video AssistedUltrasound GuidedParavertebral Thoracic BlockRhomboid Intercostal Block
Ultrasound-Guided Rhomboid-Intercostal Block Versus Thoracic Paravertebral Block for VATS Analgesia

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

超声引导下菱形肌-肋间肌阻滞与胸椎旁阻滞用于VATS镇痛

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于接受择期三孔电视辅助胸腔镜手术(VATS)患者的术后镇痛。研究为前瞻性、双盲、随机对照试验,比较超声引导下菱形肌-肋间肌阻滞(RIB)与胸椎旁阻滞(PVB)两种区域麻醉技术的镇痛效果。受试者在全身麻醉诱导后按1:1随机分组,分别接受30 ml 0.375%罗哌卡因注射。数据可用于评估两种阻滞方式在胸外科术后疼痛管理中的疗效差异,为临床麻醉方案选择提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后疼痛、胸外科手术、电视辅助胸外科手术、超声引导、胸椎旁阻滞、菱形肌-肋间肌阻滞。本研究是一项前瞻性、双盲、随机对照试验,评估两种区域麻醉技术对接受择期三孔电视辅助胸腔镜手术(VATS)患者的镇痛疗效。操作与技术:在全身麻醉诱导后,参与者按1:1随机分组,在超声引导下接受菱形肌-肋间肌阻滞(RIB)或胸椎旁阻滞(PVB)。菱形肌-肋间肌阻滞(RIB):在T5水平菱形肌与肋间肌之间的平面注射30 ml 0.375%罗哌卡因。胸椎旁阻滞(PVB):将30 ml 0.375%罗哌卡因注射入胸

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Pain、Thoracic Surgery、Thoracic Surgery, Video Assisted、Ultrasound Guided、Paravertebral Thoracic Block、Rhomboid Intercostal Block。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07465887

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    • 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:术后疼痛、胸外科手术、电视辅助胸外科手术、超声引导、胸椎旁阻滞、菱形肌-肋间肌阻滞。本研究是一项前瞻性、双盲、随机对照试验,旨在评估两种区域麻醉技术对接受择期三孔电视辅助胸腔镜手术(VATS)患者的镇痛疗效。操作与技术:在全身麻醉诱导后,参与者按1:1随机分配,接受超声引导下的菱形肌-肋间肌阻滞(RIB)或胸椎旁阻滞(PVB)。菱形肌-肋间肌阻滞(RIB):在T5水平,于菱形肌大肌与肋间肌之间的平面注射30 ml 0.375%罗哌卡因。胸椎旁阻滞(PVB):在T5水平,向胸椎旁间隙注射30 ml 0.375%罗哌卡因。术后临床管理:每位患者在拔管前静脉注射0.5 mg/kg吗啡、1g对乙酰氨基酚、40mg帕瑞昔布和8mg昂丹司琼。术后监测疼痛强度。

若受试者报告数字评分量表(NRS)评分大于4分,则启动救援镇痛方案。该方案包括静脉注射(IV)吗啡(0.5 mg/kg)一次。研究者将在20分钟后重新评估NRS评分;若评分仍高于4分,则重复给药。研究者还在术后24小时内监测受试者是否出现潜在并发症,包括低血压、呼吸抑制及恶心/呕吐。统计分析计划将采用混合效应模型或重复测量ANOVA分析各时间点的疼痛评分。分类数据将采用卡方检验(χ^2)进行比较。对于连续数据,在适用Student’s t检验或Wilcoxon符号秩检验前,将先通过Kolmogorov-Smirnov检验验证其分布情况。

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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