静脉鱼油脂肪乳促进高危心脏手术患者康复
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕静脉鱼油脂肪乳用于高危心脏手术患者康复的随机试验。覆盖 ICU、CABG、体外循环、择期心脏手术、瓣膜手术、多瓣膜手术及联合心脏手术等场景
基本信息
资源简介
静脉鱼油脂肪乳促进高危心脏手术患者康复
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕静脉鱼油脂肪乳用于高危心脏手术患者康复的随机试验。覆盖 ICU、CABG、体外循环、择期心脏手术、瓣膜手术、多瓣膜手术及联合心脏手术等场景。干预持续至出 ICU、死亡或术后第 7 天（以先到者为准），治疗组给予 0.20 g 鱼油/kg 体重/天（相当于 2 mL Omegaven®/kg 体重/天），对照组给予 0.9% NaCl 2 mL/kg 体重/天，随访至第 30 天及第 3 个月。可用于研究术后房颤发生、出院时间及中远期结局的预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Intensive Care Unit、Coronary Artery Bypass Grafting (CABG)、High Risk Patients、Cardiopulmonary Bypass、Elective Cardiac Surgery、Valvular Heart Surgery、Multiple Valve Surgeries、Combined Cardiac Procedures。所提出的假设是，本随机试验中测试的治疗策略将减少术后心房颤动的发生，从而最终缩短存活出院所需时间。这反过来显著改善患者的中期和长期结局，并大幅降低相关的医疗保健成本。干预持续时间：直至出 ICU、死亡或术后第 7 天在 ICU，以先到者为准。治疗组：患者将接受 0.20 g 鱼油/kg 体重/天（≙ 2 mL Omegaven®/kg 体重/天）。对照组：患者将接受 0.9% NaCl，剂量为 2 mL/kg 体重/天（安慰剂）。每例患者随访：第 30 天、第 3 个月，
【主题与分类】
主题标签：Intensive Care Unit、Coronary Artery Bypass Grafting (CABG)、High Risk Patients、Cardiopulmonary Bypass、Elective Cardiac Surgery、Valvular Heart Surgery、Multiple Valve Surgeries、Combined Cardiac Procedures、Aortic Surgical Procedures、Adult Patients ≥ 18 Years。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06279793
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06279793
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- 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：重症监护室、冠状动脉旁路移植术（CABG）、高风险患者、体外循环、择期心脏手术、瓣膜性心脏病手术、多瓣膜手术、联合心脏手术。提出的假设是，本随机试验中所测试的治疗策略将减少术后心房颤动的发生，从而最终缩短患者活着出院的时间。这反过来又显著改善了患者的中期和长期预后，并大幅降低了相关的医疗保健成本。干预持续时间：直至从ICU出院、死亡或术后第7天（以先发生者为准）。治疗组：患者将接受0.20克鱼油/公斤体重/天（相当于2毫升Omegaven®/公斤体重/天）。对照组：患者将接受0.9%氯化钠溶液，剂量为2毫升/公斤体重/天（安慰剂）。每位患者的随访时间：第30天、第3个月、第6个月和第12个月。
主要终点（II期研究）：本II期临床试验的主要终点为心脏手术后心房颤动（AFACS）的发生与出现，包括心房颤动、心房扑动和房性心动过速，直至术后第7天（在ICU和普通病房）。
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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