重症患者预后预测中核小体监测的相关性研究
研究关注细胞外组蛋白与核小体作为损伤相关分子模式,经 TLR2、TLR4、TLR9 激活、促进细胞因子释放、损伤内皮并参与免疫血栓形成,且循环组蛋白水平与感染性休克器官功能障碍严重程度相关

基本信息
资源简介
重症患者预后预测中核小体监测的相关性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦重症患者预后预测中核小体监测的相关性研究,覆盖 Sepsis、Septic Shock、Cardiac Arrest (CA)、Pancreatitis、Acute Brain Injury、Trauma Blunt、Cardiogenic Shock 等危重症。研究关注细胞外组蛋白与核小体作为损伤相关分子模式,经 TLR2、TLR4、TLR9 激活、促进细胞因子释放、损伤内皮并参与免疫血栓形成,且循环组蛋白水平与感染性休克器官功能障碍严重程度相关。数据可用于评估血浆 H3.1 单独或联合常规 ICU 参数对 ICU 患者临床恶化风险的早期识别价值,以及其作为 28 天死亡率独。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Sepsis、Septic Shock、Cardiac Arrest (CA)、Pancreatitis、Acute Brain Injury、Trauma Blunt、Cardiogenic Shock。背景:细胞外组蛋白和核小体作为损伤相关分子模式。它们激活 Toll 样受体(TLR2、TLR4、TLR9),促进细胞因子释放,损伤内皮并参与免疫血栓形成。循环组蛋白水平与感染性休克中的器官功能障碍严重程度相关。其在全部危重症谱中的预后价值仍有待确定。目的:主要目的:评估血浆 H3.1 单独或联合常规 ICU 参数在早期识别临床恶化风险高、需要及时升级治疗的 ICU 患者方面的临床性能。次要目的:评估 H3.1 作为校正后 28 天死亡率的独立预后标志物
【主题与分类】
主题标签:Sepsis、Septic Shock、Cardiac Arrest (CA)、Pancreatitis、Acute Brain Injury、Trauma Blunt、Cardiogenic Shock。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07184593
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07184593
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:脓毒症、脓毒性休克、心脏骤停(CA)、胰腺炎、急性脑损伤、钝性创伤、心源性休克。背景:细胞外组蛋白和核小体作为损伤相关分子模式发挥作用。它们激活Toll样受体(TLR2、TLR4、TLR9),促进细胞因子释放,损伤内皮并促进免疫血栓形成。循环组蛋白水平与脓毒性休克中器官功能障碍的严重程度相关。其在全部危重症谱系中的预后价值仍有待确立。目的:主要目的:评估血浆H3.1单独或联合常规ICU参数在早期识别ICU中高临床恶化风险、需要及时升级治疗的患者方面的临床性能。
次要目标:评估H3.1作为28天死亡率的独立预后标志物,在调整已确立的严重程度评分(序贯器官衰竭评估第2版[SOFA-2]、简化急性生理评分II[SAPS II])后的价值;描述H3.1在ICU第一周内的动力学变化;评估H3.1与器官功能障碍、血管加压药需求、机械通气、肾脏替代治疗(RRT)及静脉血栓栓塞症(VTE)之间的关联;比较不同诊断亚组间的H3.1水平;探索H3.1与ICU治疗(抗凝、右美托咪定、皮质类固醇、RRT、体外膜氧合[ECMO])之间的交互作用;评估H3.1作为未来针对细胞外组蛋白试验的潜在富集生物标志物。设计:前瞻性、非干预性、单中心诊断-预后衍生与内部验证研究。不为研究目的进行任何操作。H3.1在残余血浆(至少100 µL)中测定,样本来自已放置的动脉或中心静脉导管常规采集的K2-EDTA样本。时间点:ICU入院时(H0)、6小时(H6)、第1天(D1)、第3天(D3)和第7天(D7)。
血浆通过化学发光免疫分析法(Nu.Q® NETs,IDS-i10)分批进行分析,不储存或生物样本库保存超出研究分析所需的时间。
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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