蝶腭神经节阻滞治疗硬脊膜穿刺后头痛
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为蝶腭神经节阻滞用于硬脊膜穿刺后头痛。源站描述显示,这是一项在墨西哥城 ISSSTE 的 Hospital Regional "General Ignacio Zaragoza" 开展的单中心、平行组预试验随机对照试验,纳入 26 例在硬膜外操

基本信息
资源简介
蝶腭神经节阻滞治疗硬脊膜穿刺后头痛
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为蝶腭神经节阻滞用于硬脊膜穿刺后头痛。源站描述显示,这是一项在墨西哥城 ISSSTE 的 Hospital Regional "General Ignacio Zaragoza" 开展的单中心、平行组预试验随机对照试验,纳入 26 例在硬膜外操作中因 17G Tuohy 针意外穿破硬脊膜后发生 PDPH 的患者(ASA I-II,年龄 18-55 岁),通过计算机生成序列随机分配至保守治疗等组别。数据可用于头痛与口腔疾病相关主题的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Post-Dural Puncture Headache, Headache. 硬脊膜穿刺后头痛是椎管内麻醉的重要并发症,在意外使用大孔径针穿刺后其发生率和严重程度显著更高。保守治疗(卧床休息、补液)缺乏有力的疗效证据,而硬膜外血补片的应用往往被延迟。蝶腭神经节阻滞已成为一种有前景的微创替代方案,但高质量的随机试验数据有限。这项单中心、平行组预试验随机对照试验在墨西哥城的 Hospital Regional "General Ignacio Zaragoza," ISSSTE 开展。26 例在硬膜外操作中因 17G Tuohy 针意外穿破硬脊膜后发生 PDPH 的患者(ASA I-II,年龄 18-55 岁)通过计算机生成的序列被随机分配至保守治疗
【主题与分类】
主题标签:Post-Dural Puncture Headache、Headache。本站分类:口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07494383
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07494383
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- 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:硬脊膜穿刺后头痛、头痛。硬脊膜穿刺后头痛是椎管内麻醉的重要并发症,在意外使用大孔径针穿刺后,其发生率和严重程度均显著升高。保守治疗(卧床休息、补液)缺乏强有力的疗效证据,且硬膜外血补片的应用往往被延迟。蝶腭神经节阻滞已成为一种有前景的微创替代方案,但高质量的随机试验数据有限。这项单中心、平行组预试验随机对照试验在墨西哥城ISSSTE的“General Ignacio Zaragoza”地区医院进行。26例患者(ASA I-II级,年龄18-55岁)在硬膜外操作期间因意外使用17G Tuohy针穿刺硬脊膜后发生PDPH,采用计算机生成的序列随机分配至保守治疗组(n=13)或SPGB组(n=13)。保守治疗包括严格卧床休息(先仰卧位,后俯卧位)、仅限床旁如厕,以及积极补液(静脉输注0.9%生理盐水125 mL/h,加24小时内至少口服3L液体)。
SPGB包括双侧插入浸有2 mL 2%利多卡因的棉签,与硬腭呈45°角,沿中鼻甲上缘推进至鼻咽后壁,留置15-20分钟。干预在随机化后立即开始。结果评估者对分组分配设盲。该试验事先获得机构伦理与研究委员会批准(编号A2024-1014),并在首例受试者入组前在ISSSTE机构研究登记处注册(RPI #408-2024)。由于当时实施的机构政策限制,研究启动时未完成ClinicalTrials.gov注册。本记录为回顾性记录该研究;前瞻性机构批准与注册记录在上述IRB批准编号下。
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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