体外循环心脏手术后感染:发生率、诊断效能与预测因素数据

该数据集来自体外循环心脏手术后感染的双向队列研究,覆盖2020年2月至2021年9月接受体外循环心脏手术的患者,比较术后感染与未感染患者,采用多变量逻辑回归识别独立预测因素,并用ROC曲线评估CRP、WBC、体温等临床生物标志物的诊断能力

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2026-10-15 更新
浏览 6
蛋白质预测Cardiac surgical procedurespostoperative complicationsinfectionsBiomarkersHeparin-binding protein
Data from: Postoperative infections after cardiac surgery with cardiopulmonary bypass – incidence, performance of diagnostic procedures, and predictive factors

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.000126112 GB
任务类型
预测
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-15
版本
v1

资源简介

体外循环心脏手术后感染:发生率、诊断效能与预测因素数据

Postoperative infections after cardiac surgery with cardiopulmonary bypass – incidence, performance of diagnostic procedures, and predictive factors

该数据集来自体外循环心脏手术后感染的双向队列研究,覆盖2020年2月至2021年9月接受体外循环心脏手术的患者,比较术后感染与未感染患者,采用多变量逻辑回归识别独立预测因素,并用ROC曲线评估CRP、WBC、体温等临床生物标志物的诊断能力。数据可用于术后感染的预测建模、生物标志物诊断效能评价及围手术期感染风险因素分析(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

配套论文《Postoperative infections after cardiac surgery with cardiopulmonary bypass – incidence, performance of diagnostic procedures, and predictive factors》发表于 Scandinavian Cardiovascular Journal(2026),DOI:10.1080/14017431.2026.2745880。项目资助方:Supported from grants from the Swedish Medical Training and Research Agreement, Olle Dahlbäck’s Fund, Ehrenberg’s Memory Fund, Tornspiran Foundation, Syskonen Lundgren Foundation, Sigurd and Elsa Goijes’ Memory Fund, and Teggerstiftelsen.。源站首次发布:2026-10-11。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用体外循环(CPB)的心脏手术会诱发全身炎症反应,影响常见炎症标志物,包括C反应蛋白(CRP)、白细胞计数(WBC)和体温,从而给术后感染的诊断带来困难。本研究旨在评估术后感染的发生率并评价临床常用生物标志物的性能。这是一项双向队列研究,纳入2020年2月1日至2021年9月22日期间接受CPB心脏手术的患者。将术后感染患者与未感染患者进行比较。采用多变量逻辑回归识别术后感染的独立预测因素。使用受试者工作特征(ROC)曲线评估现有生物标志物检测感染的诊断能力。共纳入1,222名患者

【数据结构与技术规格】

文件数 3 个,合计 126.11 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.34335857.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Space Science、Medicine、Microbiology、Immunology、Mental Health、Infectious Diseases。主题标签:Cardiac surgical procedures、postoperative complications、infections、Biomarkers、Heparin-binding protein。本站分类:循环系统疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Space Science、Medicine、Microbiology、Immunology、Mental Health、Infectious Diseases。

【获取与许可】

源站页面:https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Postoperative_infections_after_cardiac_surgery_with_cardiopulmonary_bypass_incidence_performance_of_diagnostic_procedures_and_predictive_factors/34335857

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Postoperative infections after cardiac surgery with cardiopulmonary bypass – incidence, performance of diagnostic procedures, and predictive factors. Taylor & Francis. Erixon, Clara; Johannesson, Emilia; Dardashti, Alain; Melhammar, Lisa; Nilsson, Johan; Thelaus, Louise; et al

【使用注意】

· 源站最后修改于 2026-10-15,引用时请注意版本时效。

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文件清单

  • icdv_a_2745880_sm3266.docx(17.28 KB)
  • icdv_a_2745880_sm3265.docx(20.20 KB)
  • icdv_a_2745880_sm3264.docx(88.63 KB)

文件总体积 126.11 KB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

使用体外循环(CPB)的心脏手术会诱发全身炎症反应,影响常见的炎症标志物,包括C反应蛋白(CRP)、白细胞计数(WBC)和体温,从而使术后感染的诊断变得复杂。本研究的目的是评估术后感染的发生率,并评价临床常用生物标志物的性能。这是一项双向队列研究,纳入2020年2月1日至2021年9月22日期间接受体外循环心脏手术的患者。将术后感染患者与无感染患者进行比较。采用多变量logistic回归识别术后感染的独立预测因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价现有生物标志物检测感染的诊断能力。共纳入1,222例患者。术后感染(住院期间和/或晚期感染)的发生率为17.3%。

术后感染患者的合并症更多,接受的手术更为复杂,死亡率更高(90天死亡率3.8% vs 1.5%,p = 0.045;1年死亡率5.7% vs 2.7%,p = 0.032)。CRP、WBC和体温在检测术后感染方面表现不佳,尽管峰值CRP(OR 1.069,p = 0.005)是术后感染的独立预测因素。感染患者的体温峰值出现在术后第5天,而未感染患者出现在第2天。体外循环心脏手术后的术后感染仍然常见,并与术后并发症和死亡率增加相关。常见炎症生物标志物在检测感染方面表现不佳。需要改进诊断工具以促进早期发现和治疗。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.34335857.v1(source: https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Postoperative_infections_after_cardiac_surgery_with_cardiopulmonary_bypass_incidence_performance_of_diagnostic_procedures_and_predictive_factors/34335857)。

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