G-CSF 用于新生儿脓毒症伴中性粒细胞减少

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕新生儿脓毒症伴中性粒细胞减少的随机对照试验,评估粒细胞集落刺激因子(G-CSF)作为辅助治疗的有效性

University of Health Sciences LahoreUniversity of Health Sciences Lahore
clinicaltrials
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蛋白质分类Neonatal SepsisNeutropenia
G-CSF In Neonatal Sepsis With Neutropenia

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

G-CSF 用于新生儿脓毒症伴中性粒细胞减少

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕新生儿脓毒症伴中性粒细胞减少的随机对照试验,评估粒细胞集落刺激因子(G-CSF)作为辅助治疗的有效性。源站描述涵盖新生儿脓毒症的临床识别依据,包括SIRS体征、血/尿/气管分泌物培养阳性及CRP升高,并给出中性粒细胞减少的ANC阈值。数据可用于了解该试验的设计与入组标准,支撑新生儿脓毒症相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:新生儿脓毒症、中性粒细胞减少。这项随机对照试验将评估粒细胞集落刺激因子(G-CSF)作为辅助治疗在患有脓毒症和中性粒细胞减少的新生儿中的有效性。新生儿脓毒症是出生后前28天内发生的临床综合征,其中感染与全身炎症反应相关。在本研究中,新生儿脓毒症将根据临床特征和实验室检查结果进行识别,包括全身炎症反应综合征(SIRS)的体征、血、尿或气管分泌物培养阳性及/或C反应蛋白(CRP)升高。SIRS定义为至少存在两项涉及体温、心率、呼吸频率或PaCO2以及白细胞计数的特定标准。中性粒细胞减少定义为绝对中性粒细胞计数(ANC)低于1500/µL。G-CSF是一种糖蛋白

【主题与分类】

主题标签:Neonatal Sepsis、Neutropenia。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07888829

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:新生儿脓毒症、中性粒细胞减少症。本随机对照试验将评估粒细胞集落刺激因子(G-CSF)作为辅助治疗在患有脓毒症和中性粒细胞减少症的新生儿中的有效性。新生儿脓毒症是一种发生于出生后最初28天内的临床综合征,其中感染与全身炎症反应相关。在本研究中,新生儿脓毒症将根据临床特征和实验室检查结果进行判定,包括全身炎症反应综合征(SIRS)的体征、血液、尿液或气管分泌物培养阳性及/或C反应蛋白(CRP)升高。SIRS的定义为至少存在两项涉及体温、心率、呼吸频率或PaCO2以及白细胞计数的特定标准。中性粒细胞减少症定义为中性粒细胞绝对计数(ANC)低于1500/µL。G-CSF是一种糖蛋白,可促进中性粒细胞的生长、存活和分化,并增强其抗菌活性。

本研究基于以下理论依据:脓毒症新生儿的 neutropenia 可能与较差的治疗结局相关,原因是中性粒细胞储备有限且中性粒细胞生成恢复受损。因此,通过给予 G-CSF 提高中性粒细胞计数可能改善受影响新生儿的临床病程。本研究将在巴基斯坦拉合尔 The Children’s Hospital/The University of Child Health Sciences 新生儿科开展。计划研究期限为研究概要获批后至少六个月。共将纳入 52 名新生儿,分为两组,每组 26 名参与者。干预组将接受标准脓毒症管理加 G-CSF,剂量为 10 µg/kg/天,皮下给药,连续三天。对照组将仅接受标准脓毒症管理。将每日监测 ANC。符合条件的参与者为入住新生儿科、年龄 0-28 天且符合研究定义的新生儿

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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