右美托咪定与地塞米松作为0.5%罗哌卡因佐剂在超声引导锁骨上臂丛神经阻滞中对上肢手术患者阻滞起效影响的比较分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕上肢手术患者展开,比较右美托咪定与地塞米松作为0.5%罗哌卡因佐剂在超声引导锁骨上臂丛神经阻滞中的起效差异

基本信息
资源简介
右美托咪定与地塞米松作为0.5%罗哌卡因佐剂在超声引导锁骨上臂丛神经阻滞中对上肢手术患者阻滞起效影响的比较分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕上肢手术患者展开,比较右美托咪定与地塞米松作为0.5%罗哌卡因佐剂在超声引导锁骨上臂丛神经阻滞中的起效差异。源站描述显示,患者随机分为两组各33例,A组接受28ml 0.5%罗哌卡因加1mcg/kg右美托咪定,B组接受28ml 0.5%罗哌卡因加8mg地塞米松,并采用盲法观察。数据覆盖术后镇痛、心动过缓、低血压等主题,可用于麻醉方案比较与围术期结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后镇痛、心动过缓、低血压、上肢手术。准备后,患者将被随机分为两组,每组33人,其中A组将接受28ml 0.5%罗哌卡因+1mcg/kg右美托咪定(稀释于2ml生理盐水中),B组将接受28ml 0.5%罗哌卡因+8mg地塞米松(2ml)。参与给药和观察的麻醉医师将对由另一位不进一步参与研究的麻醉医师准备的有编码药物设盲。将详细询问受伤方式、任何既往疾病和既往手术史,随后对患者进行局部检查以排除任何全身性疾病。转入手术室后,将开始标准监测,如脉搏血氧仪、心电图和无创血压测量。锁骨上臂丛神经阻滞
【主题与分类】
主题标签:Post Operative Analgesia、Bradycardia、Hypotension、Upper Limb Surgeries。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07290595
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07290595
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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:术后镇痛、心动过缓、低血压、上肢手术。准备完成后,患者将被随机分为两组,每组33例,其中A组接受28ml 0.5%罗哌卡因+1mcg/kg右美托咪定(稀释于2ml生理盐水中),B组接受28ml 0.5%罗哌卡因+8mg地塞米松(2ml)。参与给药和观察的麻醉医师将对由另一位不进一步参与研究的麻醉医师配制的编码药物设盲。将详细询问受伤方式、任何既往疾病和既往手术史,随后对患者进行局部检查,以排除任何全身性疾病。转入手术室后,将开始标准监测,如脉搏血氧仪、心电图和无创血压测量。将在无菌操作下进行锁骨上臂丛神经阻滞,患者取仰卧位,头部向对侧转30°。
将线性7-13 MHz超声探头(ACUSON P500,西门子德国数字彩色多普勒超声)置于锁骨上窝,并略微向胸腔倾斜。臂丛神经表现为锁骨下动脉浅表和外侧的多个低回声圆盘状结构。识别臂丛神经后,将用1ml 2%利多卡因浸润拟穿刺部位。然后,采用平面内技术,从外侧向内侧方向插入25G脊髓穿刺针,直至针尖可见于臂丛神经附近。仔细回抽无血后,将以5ml递增剂量注射研究药物,以获得围绕臂丛神经的均匀扩散。每5分钟评估患者一次,直至完全感觉和运动阻滞或持续30分钟,以先到者为准,使用三点量表配合针刺技术评估感觉阻滞,使用改良Bromage量表评估运动阻滞。将监测该技术及药物的副作用和并发症,并给予适当治疗。研究结果将
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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