法国AKI登记研究:肾内科重症急性肾损伤院内管理与结局的多中心研究

FAKIR(法国AKI登记研究)是一项前瞻性、多中心、非干预性观察性研究,聚焦因KDIGO 2期或3期急性肾损伤入住肾内科的患者,描述其院内临床管理方式,并评估其肾脏与心血管结局

University Hospital, Strasbourg, FranceUniversity Hospital, Strasbourg, France
clinicaltrials
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表格预测Acute Kidney InjuryKidney Failure ChronicCardiorenal SyndromeRenal Replacement TherapiesHospitalizations
French AKI Registry (FAKIR): A Multicenter Study on the In-Hospital Management and Outcomes of Severe Acute Kidney Injury in Nephrology Units

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

法国AKI登记研究:肾内科重症急性肾损伤院内管理与结局的多中心研究

FAKIR(法国AKI登记研究)是一项前瞻性、多中心、非干预性观察性研究,聚焦因KDIGO 2期或3期急性肾损伤入住肾内科的患者,描述其院内临床管理方式,并评估其肾脏与心血管结局。数据覆盖急性肾损伤、慢性肾衰竭、心肾综合征、肾脏替代治疗与住院等主题,可用于分析重症AKI的诊疗实践差异及其对长期预后的影响,支持肾脏与心血管结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Acute Kidney Injury, Kidney Failure Chronic, Cardiorenal Syndrome, Renal Replacement Therapies, Hospitalizations. 急性肾损伤(AKI)是住院患者中常见且严重的疾病,尤其是当达到KDIGO分类的2期或3期时。这些严重类型与高死亡率、进展为慢性肾脏病(CKD)的风险以及频繁的心血管并发症相关。然而,目前关于肾脏科医生在住院期间如何管理这些患者——以及这些实践如何影响长期结局——的数据有限且异质性较大。FAKIR研究(法国AKI登记研究)是一项前瞻性、多中心、非干预性观察性研究,旨在描述因AKI 2期或3期入住肾内科的患者的临床管理,并评估其肾脏和心血管结局,直至

【主题与分类】

主题标签:Acute Kidney Injury、Kidney Failure Chronic、Cardiorenal Syndrome、Renal Replacement Therapies、Hospitalizations。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07123324

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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:急性肾损伤、慢性肾衰竭、心肾综合征、肾脏替代治疗、住院。急性肾损伤(AKI)是住院患者中常见且严重的病症,特别是当其达到KDIGO分类的第2或第3阶段时。这些严重形式与高死亡率、进展为慢性肾脏病(CKD)的风险以及频繁的心血管并发症相关。然而,目前关于肾脏科医生在住院期间如何管理这些患者——以及这些实践如何影响长期结果——的数据有限且异质性大。FAKIR研究(法国AKI登记处)是一项前瞻性、多中心、非干预性观察研究,旨在描述因AKI第2或第3阶段入住肾脏科的患者临床管理情况,并评估其长达一年的肾脏和心血管结局。该研究假设,更好地描述院内实践和患者轨迹将有助于识别肾脏恢复、进展为终末期肾病以及主要心血管事件的预测因素。

患者将在住院期间以及第3、6和12个月接受随访,以评估肾功能、死亡率、心血管事件和再住院情况。该登记研究旨在提供真实世界的多中心数据,为未来的指南制定和结构化急性肾损伤后照护路径的开发提供支持。

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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