静脉抗生素治疗相关不良事件：感染性心内膜炎治疗的前瞻性观察研究
该数据集来自巴西里约热内卢一家心脏外科三级医院的前瞻性观察研究，纳入2009至2010年住院的18岁以上感染性心内膜炎患者，监测其外周短期中中心静脉导管（CVC）和经外周置入中心静脉导管（PICC）使用中的不良事件
基本信息
资源简介
静脉抗生素治疗相关不良事件：感染性心内膜炎治疗的前瞻性观察研究
Adverse events related to intravenous antibiotic therapy: a prospective observational study in the treatment of infective endocarditis
该数据集来自巴西里约热内卢一家心脏外科三级医院的前瞻性观察研究，纳入2009至2010年住院的18岁以上感染性心内膜炎患者，监测其外周短期中中心静脉导管（CVC）和经外周置入中心静脉导管（PICC）使用中的不良事件。数据覆盖静脉通路相关不良事件的发生情况，可用于分析此类事件与住院时间延长或死亡的关系，支持感染控制与成人心脏病学领域的风险识别研究（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：本前瞻性观察研究旨在识别三级医院感染性心内膜炎（IE）治疗中使用静脉通路部位相关的不良事件（AEs），这些事件可能发生在患者护理过程中，不能归因于基础疾病，并可能导致住院时间延长或死亡。设计：这是一项观察性、分析性、前瞻性研究，针对接受IE抗菌治疗的患者因使用静脉通路部位而发生的不良事件。纳入国际心内膜炎合作组织（ICE）研究的患者，对其外周短期中中心静脉导管（CVC）和经外周置入中心静脉导管（PICC）进行不良事件监测。地点：巴西里约热内卢一家心脏外科三级医院。患者：2009年和2010年住院的18岁以上患者（源站描述在此处截断）。
【主题与分类】
主题标签：Adult cardiology、Infection control、Adverse events。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A300627a965b53920f7d4df87ec5305c4340e2b7c493e05efa8d4b09e1749fafa
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
目的：本前瞻性观察性研究的目标是识别在某三级护理医院中，与感染性心内膜炎（IE）治疗所用静脉通路部位相关的不良事件（AEs），这些事件可能在患者护理过程中发生，并非由基础疾病所致，且可能导致住院时间延长或死亡。设计：这是一项关于IE抗菌治疗患者使用静脉通路部位所引发不良事件的观察性、分析性及前瞻性研究。纳入国际心内膜炎合作组织（ICE）研究的患者，其外周导管、短期中心静脉导管（CVC）及经外周插入的中心静脉导管（PICC）均接受不良事件监测。环境：巴西里约热内卢的一家心脏外科三级护理医院。患者：纳入2009年和2010年住院，根据修订的Duke标准确诊为IE，且年龄超过18岁的患者。主要结局指标：与静脉导管相关的不良事件：红斑与浸润、发热、阻塞、外移及血流感染。
结果：研究了35例患者的37次IE发作。平均年龄为44.32 ± 15.2岁；22例（63%）为男性。共研究了253根血管导管，其中148根为外周导管，85根为CVC（其中21根用于血液透析），20根为PICC。外周导管最常见的不良事件为“红斑”和“浸润”，CVC为“发热”，PICC为“堵塞”和“外移”。导管日数分别为：外周导管360日，CVC 1，156日，PICC 420日。CVC与PICC的Kaplan-Meier曲线显示，PICC在堵塞方面存在统计学差异（p<0.001）。与PICC相比，CVC发生菌血症更多。结论：静脉通路部位的选择在IE治疗中至关重要。应密切观察不良事件，更严格地实施感染控制措施，并更好地操作导管。
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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