心脏外科患者患者血液管理

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为心脏外科患者的患者血液管理,涉及贫血、失血性贫血、缺铁、缺铁性贫血及其治疗、红细胞生成异常等状况

Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCSFondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS
clinicaltrials
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蛋白质AnemiaBlood Loss AnemiaIron-deficiencyIron Deficiency AnemiaIron Deficiency Anemia TreatmentErythropoiesis Abnormal
Patient Blood Management In CARdiac sUrgical patientS

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

心脏外科患者患者血液管理

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为心脏外科患者的患者血液管理,涉及贫血、失血性贫血、缺铁、缺铁性贫血及其治疗、红细胞生成异常等状况。源站描述指出贫血在外科患者中常见且严重,术前贫血与较高的并发症和死亡率相关,并可能增加红细胞输注需求。数据集覆盖贫血定义、术前贫血的成因(主要为铁缺乏导致的红细胞生成不足)等内容,可用于贫血相关风险识别与血液管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:贫血、失血性贫血、缺铁、缺铁性贫血、缺铁性贫血治疗、红细胞生成异常。贫血被世界卫生组织(WHO)定义为男性血红蛋白(Hb)< 130 g/L、女性 < 120 g/L。外科患者中的贫血是一个常见且严重的问题,事实上高达40%接受大手术的患者存在贫血。术前贫血患者有显著更高的发病率和死亡率,并且很可能接受红细胞(RBC)输注。反过来,RBC输注独立地与更差的结果相关。术前贫血主要由于铁缺乏导致的红细胞生成不足。缺铁性贫血(IDA)的成因复杂,包括绝对或功能性铁缺乏(或铁隔离)。在绝对铁缺乏中,铁储备严重减少

【主题与分类】

主题标签:Anemia、Blood Loss Anemia、Iron-deficiency、Iron Deficiency Anemia、Iron Deficiency Anemia Treatment、Erythropoiesis Abnormal。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04744181

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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

适应症:贫血、失血性贫血、缺铁、缺铁性贫血、缺铁性贫血治疗、红细胞生成异常。世界卫生组织(WHO)将贫血定义为男性血红蛋白(Hb)值< 130 g/L,女性< 120 g/L。外科患者中的贫血是一个常见且严重的问题,事实上,高达40%接受大手术的患者存在贫血。术前贫血患者的发病率和死亡率显著增高,且很可能接受红细胞(RBC)输注。反过来,RBC输注与更差的结果独立相关。术前贫血主要由铁缺乏导致的红细胞生成不足引起。缺铁性贫血(IDA)的成因复杂,包括绝对性或功能性铁缺乏(或铁隔离)。在绝对性铁缺乏中,铁储备严重减少,导致贫血(IDA)。相反,功能性铁缺乏指的是尽管铁储备正常或升高,但铁动员不足(缺铁性红细胞生成,IDE)。纠正贫血最快速和简单的方法是RBC输注。

超过30%的心脏病患者在围手术期接受血液制品。然而,输血本身并非没有风险:在心脏病患者中,据报道即使输注一个单位的血液也与发病率和死亡率增加相关。具体而言,心脏手术中的输血与感染、术后缺血性并发症、住院时间、早期和晚期死亡率增加以及更高的住院费用相关。术前纠正铁缺乏(伴或不伴贫血)是患者血液管理(PBM)理念的重要组成部分。补铁会增加铁储备的可用性,并会触发红细胞生成过程;随之而来的维生素B12和叶酸相对缺乏使得恢复这两种维生素也至关重要。本研究的目的是评估是否根据当前PBM建议对IDA和IDE实施充分的纠正。

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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