儿童心脏手术后拔管：高流量鼻导管与NIV对比
覆盖先天性心脏缺陷、儿科重症监护、人工呼吸及拔管等主题。数据可用于分析拔管失败的影响因素、对比两种通气方式在CICU住院时长、镇静使用及COMFORT评分上的差异，支持临床决策与预后预测研究（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
儿童心脏手术后拔管：高流量鼻导管与NIV对比
该数据集围绕儿童心脏手术后拔管过渡期的呼吸支持策略展开，核心比较对象为高流量鼻导管（HFNC）与无创通气（NIV）两种方式。研究关注的主要结局是拔管成功率，同时延伸至影响拔管失败的因素、心脏重症监护室（CICU）住院时长、镇静使用情况以及COMFORT评分等维度。数据集主题覆盖先天性心脏缺陷、儿科重症监护、人工呼吸及拔管等方向，来源于clinicaltrials.gov。整体而言，该数据集可用于分析拔管失败的影响因素、对比两种通气方式在CICU住院时长、镇静使用及COMFORT评分上的差异，并支持临床决策与预后预测研究。
【数据集背景】
在儿科心脏外科术后，患儿常需经历气管插管与机械通气支持，拔管后的呼吸管理是决定康复进程的关键环节。先天性心脏缺陷患儿本身心肺储备有限，加之儿科重症监护环境的特殊性，拔管失败风险较高。高流量鼻导管（HFNC）与无创通气（NIV）是两种常见的拔管后呼吸支持手段，但二者在儿科心脏手术人群中的相对优劣尚需系统比较。该数据集正是针对这一临床问题而建立，旨在通过对比两种通气方式的拔管成功率及相关临床指标，为优化术后呼吸管理提供依据。
【数据内容】
数据集所涵盖的内容与一项临床研究的目标一致，主要包括：拔管成功率的比较结果；影响拔管失败的因素分析，尤其针对高风险患者群体；接受HFNC与接受NIV的患者在CICU住院时长上的差异；镇静使用情况的对比；以及COMFORT评分的比较。主题标签进一步明确了数据涉及先天性心脏缺陷、儿科重症监护、人工呼吸和拔管等关键领域。数据可用于分析拔管失败的影响因素，并支持临床决策与预后预测研究。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述指出，研究在Cipto Mangunkusumo National General Hospital开展，研究对象为心脏手术后儿科患者。研究设计围绕拔管后HFNC与NIV的使用展开，并设定了上述多项比较指标。除来源站与开展机构外，关于具体采集时间、样本量、数据采集流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于儿科心脏重症监护相关的临床研究与质量改进工作。具体而言，可用于分析拔管失败的影响因素，识别高风险患儿特征；可用于对比HFNC与NIV在CICU住院时长、镇静使用及COMFORT评分上的差异，辅助临床决策；也可为预后预测模型的开发提供数据支持。此外，对于关注先天性心脏缺陷患儿术后呼吸管理的研究者，该数据集提供了针对性的主题资源。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方式、访问路径或分析工具要求。使用者需依据clinicaltrials.gov上该研究的相关说明获取进一步信息。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、样本代表性、缺失值处理或统计效力等方面的信息。由于研究在单一机构开展，其结论的外推性可能受到一定限制，但源站未对此作出说明。使用者应结合源站提供的原始研究信息自行评估适用性。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。使用该数据集时，应遵循clinicaltrials.gov的相关规定，并参考原始研究发表信息进行规范引用。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07059689
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：先天性心脏缺陷、儿科重症监护病房、人工呼吸、拔管。本研究旨在比较Cipto Mangunkusumo国家综合医院儿科心脏手术后患者使用高流量鼻导管（HFNC）与无创通气（NIV）的拔管成功率。此外，本研究还旨在识别影响高风险患者群体拔管失败的因素，比较接受HFNC与接受NIV患者的CICU住院时间、镇静使用及COMFORT评分。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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