瑞典感染性心内膜炎临床认知、研究与评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为感染性心内膜炎,涵盖感染性心内膜炎、急性与亚急性心内膜炎、细菌性心内膜炎及急性心内膜炎等病种

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其他预测Endocarditis InfectiveEndocarditis Acute and SubacuteEndocarditis, BacterialEndocarditis Acute
Endocarditis Clinical Awareness, Research, and Evaluation in Sweden

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

瑞典感染性心内膜炎临床认知、研究与评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为感染性心内膜炎,涵盖感染性心内膜炎、急性与亚急性心内膜炎、细菌性心内膜炎及急性心内膜炎等病种。源站描述指出,感染性心内膜炎虽罕见但危及生命,尽管诊断、抗菌治疗和心脏手术不断进步,其发病率和死亡率仍较高;由于随机临床试验难以在该人群开展,多数证据来自样本量小、人群选择性强、随访较短的观察性研究。ENDO-CARE 项目是瑞典全国性研究平台,旨在改善相关研究与评估。数据可用于心内膜炎相关临床特征分析与风险预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:感染性心内膜炎、急性与亚急性心内膜炎、细菌性心内膜炎、急性心内膜炎。感染性心内膜炎(IE)是一种罕见但危及生命的疾病,尽管诊断方法、抗菌治疗和心脏手术不断进步,其发病率和死亡率仍较高。虽然现行国际指南对感染性心内膜炎患者的管理提出了建议,但由于难以在该患者人群中开展随机临床试验,许多重要临床问题仍未得到解答。因此,大多数证据来自观察性研究,而这些研究往往受样本量小、患者人群经过选择以及随访时间相对较短的限制。瑞典感染性心内膜炎临床认知、研究与评估(ENDO-CARE)项目是一个全国性研究平台,旨在改善

【主题与分类】

主题标签:Endocarditis Infective、Endocarditis Acute and Subacute、Endocarditis, Bacterial、Endocarditis Acute。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07671118

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07671118

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    • 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:感染性心内膜炎、急性和亚急性心内膜炎、细菌性心内膜炎、急性心内膜炎。感染性心内膜炎(IE)是一种罕见但危及生命的疾病,尽管诊断方法、抗菌治疗和心脏手术不断进步,其发病率和死亡率仍然很高。虽然目前的国际指南对感染性心内膜炎患者的管理提出了建议,但由于在该患者群体中难以开展随机临床试验,许多重要的临床问题仍未得到解答。因此,大多数证据来自观察性研究,而这些研究往往受限于样本量小、患者人群经过选择以及随访时间相对较短。瑞典心内膜炎临床认知、研究与评估(ENDO-CARE)项目是一个全国性研究平台,旨在通过全面链接瑞典国家健康数据登记库来增进对感染性心内膜炎的了解。ENDO-CARE数据库纳入了自1997年以来在瑞典诊断为感染性心内膜炎的所有患者。

此外,每位患者还纳入四名来自一般人群的匹配个体,以便将长期结局和预期寿命与背景人群进行比较。该数据库整合了来自多个全国性登记处的信息,包括住院记录、诊断、心脏手术、微生物学、超声心动图检查结果、处方药物、社会经济因素、牙科护理、死亡原因以及其他基于人群的健康登记处。在数据为研究目的进行假名化处理之前,使用唯一的瑞典个人身份号码进行个体层面的关联。ENDO-CARE的总体目标是拓宽对心内膜炎的认识,并改善感染性心内膜炎管理的证据基础。计划中的研究将调查患者特征、微生物学、心脏影像学检查结果、治疗策略以及短期和长期结局。将特别重点关注:*

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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