Rockwood临床衰弱评分在心源性休克中的预后价值

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06692855

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数据说明

疾病：心源性休克。心源性休克（CS）的特征是由心脏功能障碍引起的组织低灌注，不伴低血容量，其中心室泵无法产生足够的血流量以满足器官的代谢需求。迄今为止，CS的管理对心脏病专家和重症监护医师来说仍是一项挑战，特别是在对这类患者进行严重程度分层以准确确定预后结局方面。因此，尽管已经存在针对CS的特定预后评分，但这些评分往往效率低下，且难以在患者床旁快速计算。例如，CardShock风险评分是一个由七个变量（包括生物学和超声心动图参数）组成的评分，在最佳情况下，其预测死亡率的曲线下面积（AUC）约为0.7。最近，SCAI休克分类被开发出来，用于将患者逐步分层为五个严重程度递增的组别，从A到E，其中E为最严重。

尽管其预后价值优于CardShock，这一近期更新的分类仍基于生物学或超声心动图参数，而这些参数在急诊情况下有时难以收集。因此，目前尚无简单且最优的预后评分来预测患者的预后，更不用说能适当考虑患者整体临床脆弱性的评分了。在此背景下，Rockwood临床脆弱性评分，也称为“临床脆弱量表”（CFS），近年来作为一种图标式评分崭露头角，并附有解释性文本，最初用于评估老年人的脆弱性。它是一种纯描述性评分，在临床实践中极易操作，即使在急性情况下或对谵妄甚至镇静患者也是如此。它还具有免费的优势，因为它仅汇总了描述受试者先前状态的生理和功能数据。

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。