术中低体温相关并发症数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05203016

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：低体温、出血、产后、感染、手术伤口、输血依赖性贫。维持术中正常体温和体温测量是医疗质量的标志。我们知道，术中低体温与心血管事件风险增加、手术伤口感染、住院时间延长、不适、出血和输血需求相关。目标：了解国内一家参考大学医院不同手术环境中常规临床实践中围手术期低体温的发生率。确定低体温是否为发生术后并发症的危险因素，主要关注出血和手术伤口感染，研究对象为18-65岁到La Paz大学医院产科/整形与颌面外科服务接受手术干预的受试者。基于医院的队列研究。将对18至65岁的患者进行为期两年的随访。术前存在止血障碍和感染的患者将被排除。

使用社会人口学变量问卷，评估患者的基线状况以确定是否纳入研究。随后，将在手术开始和结束时测量体温，并在进入麻醉后监护室（Post Anesthesia Care Unit）期间测量体温，若发生低体温，则记录体温恢复正常的时间。回顾性评估术后晚期相关变量，并通过电话访谈评估所接受的护理质量。所有数据将记录在我们于附录中呈现的数据收集手册中。患者人口学特征、病例特征及体温记录采用描述性统计进行汇总。使用Microsoft Excel（Professional Plus 2010，版本14）进行数据管理与处理，并使用Stata（版本14；StataCorp LP，College Station，TX）进行图形展示和统计检验。一项多因素

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。