异物气道梗阻的发病率、生存率、EMS治疗及非专业人员急救

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦异物气道梗阻(FBAO)导致的院外心脏骤停(OHCA)。覆盖的病症包括院外心脏骤停、异物吸入和心肺骤停

Emergency Medical Services, Capital Region, DenmarkEmergency Medical Services, Capital Region, Denmark
clinicaltrials
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文本预测Out-Of-Hospital Cardiac ArrestForeign Body AspirationCardiopulmonary Arrest
Foreign Body Airway Obstruction, Incidence, Survival EMS-treatment and First Aid Treatment by Laypersons

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

异物气道梗阻的发病率、生存率、EMS治疗及非专业人员急救

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦异物气道梗阻(FBAO)导致的院外心脏骤停(OHCA)。覆盖的病症包括院外心脏骤停、异物吸入和心肺骤停。源站描述指出,FBAO是OHCA的不常见原因,约占所有OHCA的1.1-1.4%,但导致缺氧性心脏骤停的FBAO报告发病率尚不明确,可能高达每10万人年11例,占所有OHCA的10%,且EMS治疗或非专业人员急救均缺乏充分描述。数据可用于研究FBAO相关心脏骤停的发病率、生存率、EMS治疗及公众急救措施,并为预防宣传活动提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:院外心脏骤停、异物吸入、心肺骤停。背景:异物气道梗阻是由异物(例如食物、玩具、硬币等)引起的气道部分或完全阻塞。气道阻塞若未经治疗,将因缺氧导致心脏骤停。既往研究将异物气道梗阻描述为院外心脏骤停(OHCA)的不常见原因,约占所有OHCA的1.1-1.4%。导致缺氧性心脏骤停的异物气道梗阻(FBAO)的报告发病率尚不明确。据报道,其发病率高达每10万人年11例,占所有OHCA的10%,并且无论是紧急医疗服务(EMS)治疗还是非专业人员急救,均未得到充分描述。在组织针对导致心脏骤停的严重FBAO的预防宣传活动时,关于预后不良物品的知识

【主题与分类】

主题标签:Out-Of-Hospital Cardiac Arrest、Foreign Body Aspiration、Cardiopulmonary Arrest。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04279860

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    • 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

病症:院外心脏骤停、异物吸入、心肺骤停。背景:异物气道阻塞是由异物(例如食物、玩具、硬币等)引起的气道部分或完全阻塞。气道阻塞若未经治疗,将因缺氧导致心脏骤停。既往研究将异物气道阻塞描述为院外心脏骤停(OHCA)的一种不常见病因,约占所有OHCA的1.1-1.4%。由异物气道阻塞(FBAO)导致缺氧性心脏骤停的已报告发生率尚不明确。据报道,其发生率高达每10万人年11例,占所有OHCA的10%,且无论是紧急医疗服务(EMS)的治疗还是非专业人员的急救,均缺乏充分描述。在组织针对导致心脏骤停的严重FBAO的预防宣传活动时,了解预后不良的物品、易感年龄组以及由非专业人员和EMS人员实施的(适当和不适当的)治疗至关重要。

既往研究表明,FBAO呈双峰分布,一端是极年幼者误吞玩具或其他非食物物品(硬币、气球等),另一端是老年人主要误吞食物。多种合并症在FBAO致死病例中过度呈现已有充分记载,尤其是脑梗死、痴呆、精神分裂症、抑郁症和帕金森病。然而,FBAO导致缺氧性心脏骤停是一种可逆原因,易于治疗,因而可以预防。因此,如果实施有效的宣传活动,提供正确诊断,促进EMS人员和普通民众及时治疗,FBAO所致缺氧性心脏骤停为提高OHCA总体生存率提供了巨大潜力。此类宣传活动必须以证据、对人群的现实估计和可靠的基线测量为指导,以评估效果。尽管只有少量研究提供了从到院开始的数据,但多项研究表明,FBAO中最常见的食物为肉类、面包、米糕、水果

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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