SPSIPB对比胸段硬膜外与全身阿片类镇痛在VATS术后的镇痛效果

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性临床研究,比较三种术后疼痛管理策略在视频辅助胸腔镜手术(VATS)患者中的镇痛表现:Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block(SPSIPB)、胸段硬膜外镇痛(TEA)和全

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clinicaltrials
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视频分类Postoperative Pain ManagementThoracic Epidural Analgesia
Analgesic Effectiveness of SPSIPB Versus Thoracic Epidural and Systemic Opioid Analgesia After VATS (SPSIPB-VATS)

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

SPSIPB对比胸段硬膜外与全身阿片类镇痛在VATS术后的镇痛效果

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性临床研究,比较三种术后疼痛管理策略在视频辅助胸腔镜手术(VATS)患者中的镇痛表现:Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block(SPSIPB)、胸段硬膜外镇痛(TEA)和全身阿片类镇痛。SPSIPB是一种新近定义的筋膜间平面阻滞,可能以较低侵入性提供上胸段多皮节镇痛;TEA虽对胸科手术有效,但存在技术难度及低血压、尿潴留、运动阻滞等潜在不良反应。数据可用于术后镇痛方案比较与临床决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后疼痛管理、视频辅助胸腔镜手术(VATS)、胸段硬膜外镇痛、Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block。这项前瞻性观察性临床研究调查了接受视频辅助胸腔镜手术(VATS)患者三种术后疼痛管理策略的比较镇痛表现:Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block(SPSIPB)、胸段硬膜外镇痛(TEA)和全身阿片类镇痛。SPSIPB是一种最近定义的筋膜间平面阻滞,与传统的椎管内技术相比,可能以较低侵入性提供上胸段的多皮节镇痛。TEA虽然被认为对胸科手术有效,但与技术难度和潜在不良反应相关,如低血压、尿潴留和运动阻滞。

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Pain Management、Thoracic Epidural Analgesia。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07238348

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数据说明

条件:术后疼痛管理、电视辅助胸腔镜手术(VATS)、胸段硬膜外镇痛、后上锯肌肋间平面阻滞。这项前瞻性观察性临床研究探讨了三种术后疼痛管理策略在电视辅助胸腔镜手术(VATS)患者中的比较镇痛效果:后上锯肌肋间平面阻滞(SPSIPB)、胸段硬膜外镇痛(TEA)和全身阿片类药物镇痛。SPSIPB是一种新近定义的筋膜间平面阻滞,与传统的椎管内技术相比,可能以创伤更小的方式提供上胸段多个皮节区域的镇痛。TEA虽被认为对胸科手术有效,但与技术难度及潜在不良反应相关,如低血压、尿潴留和运动阻滞。全身阿片类药物镇痛仍被广泛使用,但可能受到恶心、镇静和阿片类药物相关并发症的限制。在本研究中,拟在全身麻醉下接受择期VATS的成年患者将作为常规临床实践的一部分,接受三种镇痛策略中的一种进行管理。

研究人员不会进行随机化或分组分配;镇痛技术的选择将遵循治疗麻醉师的标准临床决策。术后疼痛将在预定义的时间点使用数字评定量表(NRS)进行评估,包括术后0、1、2、6、12和24小时。主要结局指标为术后首个24小时内的阿片类药物总消耗量,以曲马多等效剂量表示。次要结局指标包括补救镇痛药的需求、术后恶心呕吐、血流动力学参数以及恢复质量-15(QoR-15)评分。本研究旨在提供比较性临床证据,评估SPSIPB相对于TEA和全身阿片类镇痛在微创胸外科手术中的镇痛疗效和耐受性。通过识别每种技术的潜在优势或局限性,研究结果可能支持多模式镇痛方案的优化。

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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