评估EpiZact设备安全性、有效性和可用性的前瞻性队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性队列研究,评估EpiZact设备在产科硬膜外镇痛中的安全性、有效性和可用性

Oregon Health and Science UniversityOregon Health and Science University
clinicaltrials
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其他分类Postdural Puncture HeadacheEpidural Analgesia, Obstetric
A Prospective Cohort Study to Evaluate the Safety, Efficacy, and Usability of the EpiZact Device

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

评估EpiZact设备安全性、有效性和可用性的前瞻性队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性队列研究,评估EpiZact设备在产科硬膜外镇痛中的安全性、有效性和可用性。研究关注硬膜穿刺后头痛、硬膜外镇痛等产科麻醉问题,核心目的是探究EpiZact设备能否减少硬膜外置管时的湿穿次数。所有参与者均使用EpiZact设备接受硬膜外镇痛,并与同期未使用该设备的患者进行比较。数据可用于分析设备对湿穿发生率的影响,以及相关安全性、有效性和可用性指标(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:硬膜穿刺后头痛、硬膜外镇痛、产科。本研究的目的是了解使用EpiZact设备是否能减少硬膜外置管时发生的湿穿次数。EpiZact设备具有一种技术,当硬膜外针进入硬膜外间隙时会自动停止。理论上,这应降低湿穿的可能性。用于治疗分娩疼痛的标准硬膜外镇痛不具备此功能。研究设备可能比标准硬膜外镇痛产生更少的湿穿。所有研究参与者都将使用EpiZact设备接受硬膜外镇痛以治疗分娩疼痛。结果将与同期未使用EpiZact设备接受硬膜外镇痛的患者进行比较。如果参与者的筛选问题显示他们可以参加研究,并且参与者选择参加研究,则来自OHSU或其他机构的医疗记录

【主题与分类】

主题标签:Postdural Puncture Headache、Epidural Analgesia, Obstetric。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06729255

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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

条件:硬脊膜穿刺后头痛、硬膜外镇痛、产科。本研究的目的是了解使用EpiZact装置是否能减少硬膜外置管时发生的意外穿破硬脊膜(wet tap)次数。EpiZact装置具有一种技术,可在硬膜外针进入硬膜外腔时自动停止进针。理论上,这应能降低意外穿破硬脊膜的可能性。用于治疗分娩疼痛的标准硬膜外镇痛不具备此功能。研究装置可能比标准硬膜外镇痛造成更少的意外穿破硬脊膜。所有研究参与者都将使用EpiZact装置接受硬膜外镇痛以治疗分娩疼痛。结果将与大约同一时期未使用EpiZact装置接受硬膜外镇痛的患者进行比较。如果参与者的筛选问题显示其可以参加研究,且参与者选择参加研究,则可能会查阅来自OHSU或其他机构的医疗记录。查阅的信息可能包括治疗史、用药、手术、过敏、影像扫描和实验室结果。随后,参与者将使用EpiZact装置接受硬膜外镇痛。

硬膜外置管后,将向参与者提出几个问题,以判断硬膜外阻滞的效果以及是否发生并发症。预计回答这些问题所需时间不超过5分钟。此外,参与者将在接受硬膜外阻滞1周后接到电话,以判断是否发生并发症。预计该通话持续时间不超过5分钟。

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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