COVID-19感染在急诊心脏外科手术患者中的临床病程数据集
该数据集来自Garatti等人发表于Ann Surg的论文,描述在COVID-19疫情期间接受急诊心脏外科手术的连续患者系列的临床病程

基本信息
资源简介
COVID-19感染在急诊心脏外科手术患者中的临床病程数据集
Clinical Course of COVID-19 Infection in Patients Urgently Operated of Cardiac Surgical Procedures
该数据集来自Garatti等人发表于Ann Surg的论文,描述在COVID-19疫情期间接受急诊心脏外科手术的连续患者系列的临床病程。研究背景为意大利米兰大都市区及伦巴第大区疫情暴发,传统医院转为COVID定点医院以增加ICU床位并仅允许急诊心脏手术。数据覆盖急诊心脏手术患者,如左主干狭窄合并不稳定心绞痛、急性心内膜炎、瓣膜反流等。可用于分析疫情期间急诊心脏手术患者的临床特征与结局(来源 DOI 解析,Restricted Access 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):数据集来自文章 Garatti A, Castelvecchio S, Daprati A, Molfetta R, Volpe M, De Vincentiis C, Parolari A, Menicanti L. Clinical Course of COVID-19 Infection in Patients Urgently Operated of Cardiac Surgical Procedures. Ann Surg. 2020 Oct;272(4):e275-e279. doi: 10.1097/SLA.0000000000004393. PMID: 32932327. 摘要 目的:本研究旨在描述COVID-19暴发期间接受急诊心脏手术的连续患者系列的临床病程。背景:在意大利,COVID暴发主要发生在米兰大都市区及周边伦巴第大区,此前“传统”医院被转为COVID定点医院,以增加ICU床位可用性,并仅允许急诊心脏手术。方法:在急诊心脏手术患者中(左主干狭窄合并不稳定心绞痛、急性心内膜炎、瓣膜反流伴imp
【主题与分类】
主题标签:cardiac surgical procedures、COVID-19。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/5147891
使用许可:Restricted Access。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.5147891
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
来自文章Garatti A, Castelvecchio S, Daprati A, Molfetta R, Volpe M, De Vincentiis C, Parolari A, Menicanti L. 《COVID-19感染在紧急心脏外科手术患者中的临床过程》. Ann Surg. 2020年10月;272(4):e275-e279. doi: 10.1097/SLA.0000000000004393. PMID: 32932327. 摘要 目的:本研究旨在描述在COVID-19疫情期间接受紧急心脏手术的一系列连续患者的临床过程。背景:在意大利,COVID疫情主要发生在米兰大都市区及周边伦巴第地区,先前“常规”医院被转换为COVID专门医院,以增加ICU床位供应,并仅允许进行紧急心脏手术。方法:在紧急心脏手术患者中(左主干狭窄伴不稳定型心绞痛、急性心内膜炎、瓣膜反流伴即将发生的心力衰竭),有10名患者(平均年龄=57±9岁),尽管入院筛查为阴性,但在心脏手术后中位7天时发展为COVID肺炎。
结果:患者表现出典型的淋巴细胞减少、更高的促血栓形成特征以及更高的炎症标志物(铁蛋白和白细胞介素-6值)。在肺部窘迫的高峰期,患者出现严重低氧血症(PaO2/FIO2比值中位数=116),大多数病例需要先进的无创通气(文丘里面罩和持续气道正压通气)。所有患者均接受羟氯喹、阿奇霉素和抗凝剂量的低分子肝素治疗。总体住院死亡率为10%(1/10),在CS后立即发生COVID肺炎的患者中死亡率高达25%。其余晚期感染的患者均在症状出现后中位25天出院回家,无需氧疗支持。结论:由于COVID肺炎术后的死亡率不可忽视,因此需要细致的规则(精确分诊、安全的医院路径、高水平的防护)
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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