住院心内膜炎治疗中康复与营养支持联合对比标准护理
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦住院感染性心内膜炎治疗中联合康复与营养支持对比标准护理的研究。覆盖感染性心内膜炎、细菌性心内膜炎、心脏感染、菌血症等病症,涉及心脏康复、营养干预、物理治疗和益生菌干预等主题

基本信息
资源简介
住院心内膜炎治疗中康复与营养支持联合对比标准护理
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦住院感染性心内膜炎治疗中联合康复与营养支持对比标准护理的研究。覆盖感染性心内膜炎、细菌性心内膜炎、心脏感染、菌血症等病症,涉及心脏康复、营养干预、物理治疗和益生菌干预等主题。源站描述提供了疾病背景、住院时长、手术需求、发病率与死亡率等信息,可用于了解该领域研究设计、疾病负担及干预方向(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:感染性心内膜炎、细菌性心内膜炎、心脏感染;菌血症、心脏康复、营养干预、物理治疗、益生菌干预。背景:感染性心内膜炎(IE)是心脏内衬(通常为瓣膜)的严重感染,具有急性心力衰竭和死亡的高风险。患者通常需要延长住院(长达六周或更长)接受静脉抗生素治疗,30-50%需要紧急瓣膜手术。IE的发病率为每10万人年8-10例,且由于人口老龄化和心脏植入装置使用增加而上升,在丹麦每年约占650-700例。未经治疗时死亡率接近100%,接受治疗时初始住院期间死亡率为5-30%,受感染部位、致病病原体、年龄和合并症等因素影响。
【主题与分类】
主题标签:Infective Endocarditis、Endocarditis, Bacterial、Infection; Heart、Bacteremia、Cardiac Rehabilitation、Nutrition Intervention、Physical Therapy、Probiotic Intervention。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06563609
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06563609
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:感染性心内膜炎、心内膜炎、细菌性、感染;心脏、菌血症、心脏康复、营养干预、物理治疗、益生菌干预。背景:感染性心内膜炎(IE)是心脏内衬(通常为瓣膜)的严重感染,具有急性心力衰竭和死亡的高风险。患者通常需要延长住院时间(长达六周或更长)接受静脉抗生素治疗,其中30-50%需要紧急瓣膜手术。IE的发病率为每10万人年8-10例,且由于人口老龄化和心脏植入装置使用增加而呈上升趋势,在丹麦每年约有650-700例。未经治疗时,死亡率接近100%;接受治疗时,初始住院期间的死亡率为5-30%,受感染部位、致病病原体、年龄和合并症等因素影响。由于住院时间延长,IE对患者的健康产生显著影响。许多患者经历快速的身体功能下降,包括心肺适能、力量和整体体能下降,这些由卧床休息、营养不良和活动受限所致。
康复往往十分困难,身体状况、心理和情绪状态都会不断恶化。POET试验发现,自评健康状况差会使死亡风险增至三倍。高达35%的患者无法重返工作岗位,65%的患者在一年内面临再入院。住院时间过长也增加了对养老院护理的需求。IE患者中营养不良十分常见,增加了死亡、患病和功能受损的风险。急性疾病会加剧营养缺乏,使肌肉萎缩和整体健康状况进一步恶化。EFFORT试验表明,早期营养支持可降低死亡率和并发症,然而尚无随机研究探讨IE患者的营养问题。静脉注射抗生素会增加痛苦,常引起恶心、腹泻和艰难梭菌感染。像布拉氏酵母菌这样的益生菌在预防这些副作用方面显示出前景。心脏康复已被证明对其他心脏疾病有益,可改善运动能力和生活质量,并减少再入院。然而,针对住院IE患者康复的证据有限。量身定制的s
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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