超声引导腹直肌鞘阻滞对比局部浸润
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕超声引导腹直肌鞘阻滞与局部浸润在腹腔镜胆囊切除术术后镇痛中的比较,覆盖胆石症、胆囊炎及术后疼痛等主题

基本信息
资源简介
超声引导腹直肌鞘阻滞对比局部浸润
该数据集英文名为 Ultrasound-Guided Rectus Sheath Block Versus Local Infiltration,来源于 clinicaltrials.gov,主题聚焦于超声引导下腹直肌鞘阻滞与局部浸润两种镇痛方式在腹腔镜胆囊切除术术后镇痛中的比较。数据集覆盖胆石症、胆囊炎及术后疼痛等相关主题,属于泌尿生殖系统疾病分类下的其他类别。围绕腹腔镜胆囊切除术这一常见且伴有一定疼痛的外科手术,数据集涉及术后疼痛的多重成因及区域麻醉技术的应用背景,为相关临床研究与镇痛方案比较提供主题化的数据组织基础。
【数据集背景】
腹腔镜胆囊切除术是一种非常常见且伴随疼痛的外科手术。其疼痛成因较为复杂,通常包括穿刺器插入部位相关疼痛、二氧化碳气腹引起的疼痛、内脏痛以及肩部疼痛。临床中会使用多种镇痛药物与区域麻醉技术进行术后疼痛管理。腹壁阻滞常被用于减少阿片类药物相关的不良反应。腹直肌鞘阻滞是一种区域麻醉技术,可阻滞下胸神经(T7-T12)的前皮支,用于腹腔镜手术的镇痛。多项研究表明,局部麻醉药浸润在腹腔镜胆囊切除术中可提供有效镇痛。尽管腹直肌鞘阻滞是一项传统技术,但围绕其与局部浸润的比较仍构成该数据集的核心主题背景。
【数据内容】
数据集围绕超声引导腹直肌鞘阻滞与局部浸润在腹腔镜胆囊切除术术后镇痛中的比较展开,主题标签包括胆石症、胆囊炎与术后疼痛。源站描述中提及的条件涵盖胆石症、胆囊炎及术后疼痛。数据集所涉及的内容主题与术后疼痛管理、区域麻醉技术应用及镇痛效果比较相关。关于具体变量字段、样本量、结局指标等详细数据内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息组织下的主题化数据集。其分类归属为泌尿生殖系统疾病 / 其他。关于采集时间、采集方法、数据更新频率等具体采集流程信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕腹腔镜胆囊切除术术后镇痛方案比较的研究主题,可用于了解超声引导腹直肌鞘阻滞与局部浸润两种技术在该手术镇痛中的应用背景与比较方向。其主题标签覆盖胆石症、胆囊炎与术后疼痛,适合作为相关临床研究主题检索与背景梳理的参考。关于具体分析场景、建模用途等,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明,包括数据访问方式、字段读取方式、分析流程等均未在现有信息中体现。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、完整性、准确性及使用限制的说明。现有信息仅涵盖数据集名称、分类、来源、主题标签及背景性描述,缺乏对数据质量维度的具体交代。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款相关信息。
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。
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07582029
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
适应症:胆石症、胆囊炎、术后疼痛。腹腔镜胆囊切除术是一种非常常见且伴有疼痛的手术操作。疼痛的病因复杂,通常包括与穿刺器插入部位相关的疼痛、二氧化碳充气引起的继发性疼痛、内脏痛以及肩部疼痛。多种镇痛药物和区域麻醉技术被用于术后疼痛管理。腹壁阻滞常用于减少阿片类药物相关的不良反应。腹直肌鞘阻滞是一种区域麻醉技术,可阻滞下胸神经(T7-T12)的前皮支,用于腹腔镜手术的镇痛。多项研究表明,局部麻醉药浸润可为腹腔镜胆囊切除术提供有效镇痛。尽管腹直肌鞘阻滞是一种传统上用于正中切口手术的古老技术,但近年来其在腹腔镜手术中的镇痛应用日益增多。
在这项前瞻性随机临床试验中,我们旨在比较局部麻醉药浸润与腹直肌鞘阻滞对腹腔镜胆囊手术中阿片类药物用量及疼痛评分的影响。比较局部麻醉药浸润与腹直肌鞘阻滞对腹腔镜胆囊手术中阿片类药物用量及疼痛评分的影响。
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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