一项旨在论证小儿心脏外科术后危险因素的观察性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06985082

标准获取流程：

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   • 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
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数据说明

条件：心律失常、急性肾损伤、脓毒症、肺病、血栓形成、心脏手术患者的心室不同步、小儿心脏手术。先天性心脏病（CHD）影响约1%的新生儿，尽管外科手术的进步显著降低了死亡率，但术后并发症仍是一项重大挑战。体外循环（CPB）与不良结局相关，如机械通气时间延长、住院时间延长和医院感染，这凸显了识别并发症预测因素的重要性。在此背景下，本研究旨在分析影响接受心脏手术儿童康复的主要风险因素，为改进围手术期管理做出贡献。这是一项回顾性观察性研究，将基于对巴西一家三级医院接受心脏手术的儿科患者病历的分析进行。该研究将能够评估临床、手术和实验室变量，旨在识别围手术期因素与术后并发症之间的模式和关联。

这种方法之所以合理，是因为数据广泛可得，从而能够进行稳健的统计分析，并且有助于识别与医疗实践相关的临床趋势。本研究的总目标是识别儿科心脏手术术后并发症的风险因素。为此，研究旨在评估并发症的发生率和类型，分析体外循环时间与不良结局之间的关系，并识别与死亡率、住院时间和住院费用相关的围手术期变量。数据收集将基于对电子和纸质病历的回顾性分析进行，确保患者信息的保密性和匿名性。将使用标准化工具提取信息，涵盖人口学特征、术前信息、术中数据、术后并发症和临床结局。数据收集

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。