LEOSS:SARS-CoV-2 感染者精益欧洲开放调查

LEOSS 是一项多中心队列研究,旨在深入了解 SARS-CoV-2 感染者的流行病学特征与临床病程。该研究由 ESCMID 新发感染工作组(EITaF)与德国传染病学会发起,并得到德国所有健康研究中心(DZG)支持,已发展为国际性的贡献者网络

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文本COVID-19Registries
LEOSS: Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 Infected Patients

基本信息

模态
文本
许可
Creative Commons BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

LEOSS:SARS-CoV-2 感染者精益欧洲开放调查

LEOSS: Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 Infected Patients

LEOSS 是一项多中心队列研究,旨在深入了解 SARS-CoV-2 感染者的流行病学特征与临床病程。该研究由 ESCMID 新发感染工作组(EITaF)与德国传染病学会发起,并得到德国所有健康研究中心(DZG)支持,已发展为国际性的贡献者网络。研究采用匿名招募与常规数据收集的整合性研究方式,在开放科学背景下构建统一的临床数据集并提供实时分析。该数据集可用于 COVID-19 流行病学与临床病程相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2021。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):研究标题:LEOSS:SARS-CoV-2 感染者精益欧洲开放调查 研究适应症:COVID-19 日期:19.03.2021 经 Prof. Dr. med. J.-J. Vehreschild 许可发布。LEOSS 是一项多中心队列研究,旨在更深入地了解 SARS-CoV-2 感染者的流行病学与临床病程。该研究由 ESCMID 新发感染工作组(EITaF)与德国传染病学会发起,并得到德国所有健康研究中心(DZG)支持,已发展成为国际性的贡献者网络。通过匿名招募与在开放科学背景下收集常规数据的整合性研究方式,LEOSS 正在构建统一的临床数据集并提供实时分析。欲了解更多信息,欢迎访问

【主题与分类】

主题标签:COVID-19、Registries。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://medical-data-models.org/42476

使用许可:Creative Commons BY 4.0。

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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

研究标题:LEOSS:严重急性呼吸综合征冠状病毒2型感染患者的精益欧洲开放调查 https://leoss.net 研究适应症:COVID-19 日期:2021年3月19日 经医学博士J.-J. Vehreschild教授授权发布。LEOSS是一项多中心队列研究,旨在更深入地了解SARS-CoV-2感染患者的流行病学和临床病程。由ESCMID新发感染工作组(EITaF)和德国传染病学会发起,并得到所有德国健康研究中心(DZG)的支持,LEOSS已发展成为一个国际性的贡献者网络。通过开放科学背景下的匿名招募和常规数据收集的综合性研究方法,LEOSS正在构建统一的临床数据集并提供实时分析。欲了解更多信息,请随时访问https://leoss.net/。请注意,仅收集具有已知结果的病例!基线/诊断定义为采集首个SARS-CoV-2阳性结果的样本之日。

无并发症阶段的标准:无症状,或上呼吸道感染症状和/或恶心、呕吐、腹泻和/或发热。请记住:如果先前发热的患者不再发热,并已完成14天随访而未进入复杂或危重阶段,则无并发症阶段结束,随后进入恢复阶段。此外,一旦满足复杂或危重阶段的任一标准,无并发症阶段即告结束,转入相应阶段。如果患者死亡,该阶段以患者死亡告终。如果患者死亡,不要报告终末值,例如关闭生命支持后记录的值或患者死亡后心率“0”的值。复杂阶段的标准:* 需要补充氧气(对于既往接受家庭氧疗的患者,需氧量出现有临床意义的增加。)* 室内空气下paO2 < 70 mmHg * 室内空气下SO2 < 90 % * GOT或GPT > 5倍ULN * Ne

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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