坦桑尼亚城市急诊科床旁超声对临床决策影响的数据

背景:床旁超声(PoCUS)是一种高效、廉价、安全且便携的成像方式,在资源有限的环境中尤其有用。然而,其在此类环境中对临床决策的影响尚未得到充分研究

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医学影像分类床旁超声急诊科临床决策资源有限环境坦桑尼亚前瞻性研究
Data from: Impact of point-of-care ultrasound on clinical decision-making at an urban emergency department in Tanzania

基本信息

模态
医学影像
大小
0.00019542 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

坦桑尼亚城市急诊科床旁超声对临床决策影响的数据

背景:床旁超声(PoCUS)是一种高效、廉价、安全且便携的成像方式,在资源有限的环境中尤其有用。然而,其在此类环境中对临床决策的影响尚未得到充分研究

Data from: Impact of point-of-care ultrasound on clinical decision-making at an urban emergency department in Tanzania

【数据集背景】

源站首次发布:2019。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:床旁超声(PoCUS)是一种高效、廉价、安全且便携的成像方式,在资源有限的环境中尤其有用。然而,其在此类环境中对临床决策的影响尚未得到充分研究。本研究的目的是描述PoCUS在坦桑尼亚达累斯萨拉姆一家城市急诊科中的使用情况及其对临床决策的影响。方法:这是一项前瞻性描述性横断面研究,对象为在Muhimbili National Hospital急诊医学科(MNH EMD)接受PoCUS的患者。在MNH EMD为期10个月期间,于研究助理可到岗的时段连续收集患者的PoCUS研究数据。收集的数据包括患者年龄和性别、超声适应症、发现、解读以及提供者报告的诊断印象

【主题与分类】

主题标签:床旁超声、急诊科、临床决策、资源有限环境、坦桑尼亚、前瞻性研究。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.4tq73

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据集大小约 195.4 KB。

数据说明

背景:床旁超声(PoCUS)是一种高效、廉价、安全且便携的成像方式,在资源有限的环境中尤为有用。然而,其在此类环境中对临床决策的影响尚未得到充分研究。本研究旨在描述PoCUS在坦桑尼亚达累斯萨拉姆一家城市急诊科的使用情况及其对临床决策的影响。方法:这是一项前瞻性描述性横断面研究,对象为在Muhimbili国家医院急诊医学科(MNH EMD)接受PoCUS的患者。研究在MNH EMD为期10个月的期间内,于有研究助理在场时连续收集患者的PoCUS检查数据。收集的数据包括患者年龄和性别、超声检查指征、检查发现、解读结果,以及接诊医生在PoCUS前后报告的诊断印象和处置计划。报告了描述性统计指标,包括中位数和四分位距,以及计数和百分比。对分类数据采用Pearson卡方检验和p值以评估显著差异。

结果:共收集了784名患者进行的986次检查的PoCUS数据。患者中位年龄为32岁;56%的患者为男性。PoCUS的主要适应症包括创伤、呼吸系统表现和腹盆腔疼痛。最常进行的检查类型为eFAST、心脏以及产科或妇科检查。总体而言,临床医生报告称,在所有病例中,使用PoCUS改变了29%的病例的诊断印象或处置计划。在进行了不止一种PoCUS检查类型的患者中,诊断印象或处置计划的改变率增至45%。结论:在资源有限的急诊救治环境中,PoCUS可用于广泛的适应症,并对临床决策产生重大影响,尤其是在进行不止一种检查类型时。

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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