手术室无粉乳胶过敏方案安全性前瞻性观察队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为手术室中无粉乳胶过敏方案安全性的前瞻性观察性队列研究,覆盖 Latex Hypersensitivity 与 Latex Allergy 相关条件

Jessa HospitalJessa Hospital
clinicaltrials
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基因组分类Latex HypersensitivityLatex Allergy
基因组Safety of a Powder-free Latex Allergy Protocol in the Operating Theatre: A Prospective, Observational Cohort Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

手术室无粉乳胶过敏方案安全性前瞻性观察队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为手术室中无粉乳胶过敏方案安全性的前瞻性观察性队列研究,覆盖 Latex Hypersensitivity 与 Latex Allergy 相关条件。源站描述介绍了天然橡胶乳胶过敏在麻醉实践中的重要性、不同人群的患病率与致敏率差异,以及高风险患者对手术室物流与组织管理的特殊需求。数据可用于乳胶过敏相关风险识别与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Latex Hypersensitivity、Latex Allergy。引言:对天然橡胶乳胶(NRL,或 Latex)的过敏反应是日常麻醉实践中的重要问题。乳胶过敏可导致与刺激性皮炎和 4 型过敏性接触性皮炎一致的病变。但它也可能导致可能致命的 1 型过敏反应。(1) 普通人群中乳胶过敏的患病率估计低于 1%,但致敏率可升至 5.4-7.6%。(3,4) 在某些高危人群中,医护人员中乳胶过敏和致敏的患病率升至 17%,而定期接触乳胶的患者(例如脊柱裂患者)中甚至高达 73%。这些患者在手术室停留期间需要特殊的物流和组织要求。如今,比利时麻醉学会的指南和

【主题与分类】

主题标签:Latex Hypersensitivity、Latex Allergy。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02575053

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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

疾病:乳胶超敏反应、乳胶过敏。引言 对天然橡胶乳胶(NRL,或乳胶)的过敏反应是日常麻醉实践中的一个重要问题。乳胶过敏可能导致与刺激性皮炎和4型过敏性接触性皮炎一致的病变。但它也可能导致潜在致命的1型过敏反应。(1) 普通人群中乳胶过敏的患病率估计低于1%,但致敏率可高达5.4-7.6%。(3,4) 在某些高危人群中,乳胶过敏和致敏的患病率在医护人员中高达17%,在定期接触乳胶的患者(例如脊柱裂患者)中甚至高达73%。这些患者在手术室停留期间需要特殊的后勤和组织安排。如今,比利时麻醉与复苏学会(BVAR-SARB)和美国麻醉医师协会的指南均建议将这些患者安排为当天第一台手术。(1,3) 这样,这些患者就能在空气中乳胶颗粒最少的环境中接受治疗。

毕竟,研究已证明使用粉状乳胶手套会造成手术室的严重污染。乳胶颗粒甚至可在事后长达5小时内仍悬浮于空气中。(1,3,5) 因此,前述指南规定,对乳胶过敏(高风险)患者应在至少3至6小时内未使用过的手术室中进行治疗。(1,2,6) 当然,此类要求可能导致组织安排问题,进而可能造成手术延迟、经济损失、患者不适以及患者和医院工作人员双方的不满。近年来,一些专业人士提出,由于当前手术室实践中的某些技术演进,将这些患者安排为当日首台手术已不再必要。(7) 在澳大利亚亚学会发布的一份指南中

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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