鞘内芬太尼与硬膜外芬太尼启动分娩镇痛的瘙痒发生率
本数据集来自 clinicaltrials.gov，关注分娩镇痛中椎管内阿片类药物相关不良反应，核心结局为瘙痒发生率。研究比较鞘内芬太尼与硬膜外芬太尼启动分娩镇痛，以判断硬膜外途径是否与更低的瘙痒发生率和严重程度相关
基本信息
资源简介
鞘内芬太尼与硬膜外芬太尼启动分娩镇痛的瘙痒发生率
本数据集来自 clinicaltrials.gov，关注分娩镇痛中椎管内阿片类药物相关不良反应，核心结局为瘙痒发生率。研究比较鞘内芬太尼与硬膜外芬太尼启动分娩镇痛，以判断硬膜外途径是否与更低的瘙痒发生率和严重程度相关。数据覆盖瘙痒、药物性低血压、尿潴留、分娩期胎儿心动过缓、恶心呕吐及患者满意度等指标，可用于分析不同给药途径与不良反应的关系，优化分娩镇痛策略并减少阿片类药物相关副作用（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：瘙痒、药物性低血压、尿潴留、分娩期胎儿心动过缓、恶心呕吐、患者满意度、分娩镇痛、椎管内阿片类药物。本研究的目的是探讨椎管内镇痛启动对分娩妇女瘙痒发生率的影响。具体而言，本研究旨在比较鞘内芬太尼与硬膜外芬太尼，以确定硬膜外途径是否与更低的瘙痒发生率和严重程度相关。通过阐明这些差异，研究力求优化分娩期间的镇痛策略，同时尽量减少阿片类药物相关副作用。
【主题与分类】
主题标签：Pruritis、Hypotension Drug-Induced、Urinary Retention、Fetal Bradycardia During Labor、Nausea and Vomitting、Satisfaction, Patient、Labor Analgesia、Neuraxial Opioid、Opioid Analgesic Adverse Reaction、Term Labour。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/NCT07187427
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07187427
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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：瘙痒、药物性低血压、尿潴留、分娩期间胎儿心动过缓、恶心和呕吐、满意度、患者、分娩镇痛、椎管内阿片类药物。本研究旨在探讨椎管内镇痛启动对分娩妇女瘙痒发生率的影响。具体而言，本研究旨在比较鞘内芬太尼与硬膜外芬太尼，以确定硬膜外途径是否与瘙痒发生率和严重程度较低相关。通过阐明这些差异，研究旨在优化分娩期间的镇痛策略，同时尽量减少阿片类药物相关副作用。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
