创新气管导管设计减少术后喉部损伤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕创新气管导管设计是否减少术后喉部损伤这一主题,覆盖喉部损伤、声音嘶哑、咳嗽、咽喉痛、插管并发症、呛咳及麻醉相关等结局

University Hospital of the Nuestra Señora de CandelariaUniversity Hospital of the Nuestra Señora de Candelaria
clinicaltrials
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文本预测Laryngeal InjuryHoarsenessCoughSore-throatIntubation ComplicationBucking, Anesthesia Related
Innovative Endotracheal Tube Design Reduces Postoperative Laryngeal Injury

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

创新气管导管设计减少术后喉部损伤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕创新气管导管设计是否减少术后喉部损伤这一主题,覆盖喉部损伤、声音嘶哑、咳嗽、咽喉痛、插管并发症、呛咳及麻醉相关等结局。源站描述指出术后经口气管插管患者吞咽困难、咽喉痛、声音嘶哑和咳嗽的发生率分别为43%、38%、27%、32%,重症监护病房长时间插管者咽喉痛76%、声音嘶哑63%、吞咽困难49%。数据可用于比较喉部损伤及相关症状发生率的研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:喉部损伤、声音嘶哑、咳嗽、咽喉痛、插管并发症、呛咳、麻醉相关。部分接受外科手术的患者以及重症监护病房需要机械通气的患者必须进行气管插管。然而,气管插管与已知并发症相关。在接受经口气管插管的术后患者中,吞咽困难、咽喉痛、声音嘶哑和咳嗽的发生率分别为43%、38%、27%、32%。在长时间插管的情况下,例如在重症监护病房中,这些数字会升高,报告的咽喉痛发生率为76%、声音嘶哑为63%、吞咽困难为49%。过去几十年中,没有开发出针对这些问题的显著气管导管设计改进。本研究旨在比较喉部损伤及相关症状的发生率。

【主题与分类】

主题标签:Laryngeal Injury、Hoarseness、Cough、Sore-throat、Intubation Complication、Bucking, Anesthesia Related。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06108271

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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。

数据说明

条件:喉部损伤、声音嘶哑、咳嗽、咽喉痛、插管并发症、呛咳、麻醉相关。部分接受外科手术的患者以及重症监护室中需要机械通气的患者必须进行气管插管。然而,气管插管与已知的并发症相关。在接受经口气管插管的术后患者中,吞咽困难、咽喉痛、声音嘶哑和咳嗽的发生率分别为43%、38%、27%和32%。在插管时间延长的情况下,如重症监护室中的患者,这些数字会升高,据报道咽喉痛发生率为76%、声音嘶哑为63%、吞咽困难为49%。过去几十年来,针对这些问题并未开发出显著改善的气管导管设计。

本研究旨在比较两组特定样本人群之间喉部损伤及相关症状(如咽喉痛、声音嘶哑、吞咽困难、呛咳和咳嗽)的发生率:一组使用传统气管内导管(ETT-C),另一组在需全身麻醉和机械通气的择期手术患者中使用新型Triglotix®气管内导管(ETT-T)。

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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