汉坦病毒登记库 HantaReg

HantaReg 是来自 clinicaltrials.gov 的汉坦病毒登记数据集,覆盖汉坦病毒感染、肾综合征出血热、流行性肾病和汉坦病毒心肺综合征

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表格Hantavirus InfectionsHemorrhagic Fever With Renal SyndromeNephropathia EpidemicaHantavirus Cardiopulmonary Syndrome
Hantavirus Registry - HantaReg

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

汉坦病毒登记库 HantaReg

HantaReg 是来自 clinicaltrials.gov 的汉坦病毒登记数据集,覆盖汉坦病毒感染、肾综合征出血热、流行性肾病和汉坦病毒心肺综合征。汉坦病毒病为人畜共患感染,全球发病率上升,欧洲近年出现多起严重暴发。该病包括由旧世界汉坦病毒引起的肾综合征出血热(HFRS)和新世界汉坦病毒引起的汉坦病毒心肺综合征(HCPS)两类临床综合征。HFRS 病情轻重因病毒种而异,Hantaan、Amur 和 Dobrava-Belgrade 病毒所致者病情严重、病死率 10-15%,Seoul 和 Puumula 病毒所致者病情轻至中度。该数据可用于相关临床研究与疾病负担分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:汉坦病毒感染、肾综合征出血热、流行性肾病、汉坦病毒心肺综合征。汉坦病毒病为人畜共患感染,仍是临床挑战,全球发病率不断上升,近年来欧洲出现多起严重暴发。汉坦病毒病包括两种临床综合征:肾综合征出血热(HFRS)和汉坦病毒心肺综合征(HCPS),分别由旧世界和新世界汉坦病毒引起。根据致病旧世界汉坦病毒种的不同,HFRS 的临床病程可从轻度到中度到重度不等。由 Hantaan 病毒、Amur 病毒和 Dobrava-Belgrade 病毒引起的 HFRS 导致严重的临床病程,病死率为 10-15%,而 Seoul 病毒和 Puumula 病毒导致轻度至中度疾病,病死率

【主题与分类】

主题标签:Hantavirus Infections、Hemorrhagic Fever With Renal Syndrome、Nephropathia Epidemica、Hantavirus Cardiopulmonary Syndrome。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04323904

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    • 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

研究条件:汉坦病毒感染、肾综合征出血热、流行性肾病、汉坦病毒心肺综合征。汉坦病毒病为人畜共患传染病,仍是临床上的重大挑战,全球发病率不断上升,近年来欧洲多次出现严重疫情。汉坦病毒病包括两种临床综合征:由旧世界汉坦病毒引起的肾综合征出血热(HFRS)和由新世界汉坦病毒引起的汉坦病毒心肺综合征(HCPS)。根据致病旧世界汉坦病毒种类的不同,HFRS的临床病程可从轻度至中度至重度不等。由汉滩病毒、阿穆尔病毒和多布拉伐-贝尔格莱德病毒引起的HFRS可导致严重临床病程,病死率为10-15%;而首尔病毒和普马拉病毒则引起轻至中度疾病,病死率低于<1%,也称为流行性肾病。新世界汉坦病毒引起HCPS,导致急性呼吸窘迫综合征(ARDS)和心律失常,相关病死率高达30-50%。

然而,有迹象表明HRFS与HCPS存在重叠,表现为心肺、肾脏及出血症状同时存在的混合临床过程。由于气候变化和全球化,欧洲各地汉坦病毒病的暴发疫情正在增加,且欧洲物种分布变化呈现出令人担忧的趋势。目前,尚无针对汉坦病毒病的特异性疗法。治疗手段主要为支持性治疗,包括将患者收入重症监护病房(ICU)并维持液体和电解质平衡。对于严重肾功能不全伴液体潴留、肺水肿或高钾血症的患者,可能需要透析。若出现广泛性血小板减少并伴有活动性出血,可能需要输注血小板。在HCPS中,治疗手段包括补充氧气、机械通气,若发展为广泛的急性呼吸窘迫综合征(ARDS),则需采用体外膜氧合。

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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