全球新生儿急性肾损伤流行病学评估 2.0
AWAKEN 2.0 是一项多中心、多国回顾性分析,沿用与 AWAKEN 研究相似的方法学,纳入 2019 年 1 月 1 日至 3 月 31 日期间入住参与研究的 3 级和 4 级 NICU 的所有婴儿,围绕三个相互关联但独立的具体目标展开,其中目标 1 描述原始 AWAKEN 研究 5 年后多国

基本信息
资源简介
全球新生儿急性肾损伤流行病学评估 2.0
AWAKEN 2.0 是一项多中心、多国回顾性分析,沿用与 AWAKEN 研究相似的方法学,纳入 2019 年 1 月 1 日至 3 月 31 日期间入住参与研究的 3 级和 4 级 NICU 的所有婴儿,围绕三个相互关联但独立的具体目标展开,其中目标 1 描述原始 AWAKEN 研究 5 年后多国多中心回顾性队列中 AKI 的患病率,主要假设为新生儿 AKI 发生率高于原始 AWAKEN 研究报告的水平。数据覆盖急性肾损伤、液体超负荷、早产并发症、危险因素、流行病学、慢性肾脏病及高血压等主题,可用于新生儿 AKI 流行病学与危险因素研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性肾损伤、液体超负荷、早产并发症、危险因素、流行病学、慢性肾脏病(CKD)、高血压。AWAKEN 2.0 是一项多中心、多国回顾性分析,采用与 AWAKEN 研究相似的方法学。研究者将采集 2019 年 1 月 1 日至 3 月 31 日期间入住参与研究的 3 级和 4 级 NICU 的所有婴儿的信息,以回答关于以下三个相互关联但独立的具体目标的特定假设:具体目标 1。描述原始 AWAKEN 研究 5 年后多国多中心回顾性队列中 AKI 的患病率。1. 主要假设:研究者假设新生儿 AKI 发生率高于原始 AWAKEN 研究中描述的发生率。2. 人群:1. 纳入标准包括 2019 年 1 月 1 日至 3 月 31 日期间入住参与 NICU 的所有婴儿
【主题与分类】
主题标签:Acute Kidney Injury、Fluid Overload、Prematurity Complications、Risk Factors、Epidemiology、Chronic Kidney Disease(CKD)、Hypertension。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06823115
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:急性肾损伤、液体超负荷、早产并发症、危险因素、流行病学、慢性肾脏病(CKD)、高血压。AWAKEN 2.0是一项多中心、多国回顾性分析,采用与AWAKEN研究相似的方法学。研究者将收集2019年1月1日至3月31日期间入住参与研究的3级和4级新生儿重症监护病房(NICU)的所有婴儿信息,以回答关于以下三个相互关联但独立的具体目标的特定假设:具体目标1. 描述原始AWAKEN研究5年后,多国多中心回顾性队列中AKI的患病率。1. 主要假设:研究者假设新生儿AKI的发生率高于原始AWAKEN研究中描述的发生率。2. 人群:1. 纳入标准包括2019年1月1日至3月31日期间入住参与NICU并接受超过48小时静脉输液的所有婴儿。2. 排除标准包括入院时年龄超过14天、需要在出生后7天内因先天性心脏病(CHD)治疗升级和/或手术而转院的先天性心脏病、致死性染色体异常和/或新生儿死亡率低于48小时。3.
主要结局——新生儿AKI 4. 潜在混杂因素——胎龄、出生体重、5分钟APGAR评分、多胎妊娠、显著肾脏畸形、中心特征。具体目标2. 确定AKI是否与死亡率、住院时间及出院血清肌酐(SCr)独立相关。1. 研究者假设,即使在控制混杂因素后,较高阶段的AKI仍与较高的死亡率、较长的住院时间及出院时较高的血清肌酐相关。2. 人群——与具体目标1相同。3. 主要暴露——新生儿AKI定义(表3)4. 主要结局——生存 5. 次要结局将包括:住院时间、BPD。6. 潜在混杂因素——胎龄、出生体重、5分钟APGAR评分、多胎妊娠、显著肾脏畸形、7. 探索性结局——认识到所提出的定义可能并非预测临床结局的最佳定义
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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