类固醇治疗对肺炎性慢性阻塞性肺疾病急性加重有效性:多中心回顾性队列研究
本数据集来自一项多中心回顾性观察研究,覆盖日本五家急性综合医院,聚焦肺炎性慢性阻塞性肺疾病(COPD)急性加重患者。数据用于分析肠外或口服类固醇治疗与患者达到临床稳定时间之间的关联,并采用基于ICD-10的验证算法筛选病例,排除其他缺氧原因及复杂性肺炎患者

基本信息
资源简介
类固醇治疗对肺炎性慢性阻塞性肺疾病急性加重有效性:多中心回顾性队列研究
Effectiveness of steroid therapy on pneumonic chronic obstructive pulmonary disease exacerbation: a multi-centred retrospective cohort study
本数据集来自一项多中心回顾性观察研究,覆盖日本五家急性综合医院,聚焦肺炎性慢性阻塞性肺疾病(COPD)急性加重患者。数据用于分析肠外或口服类固醇治疗与患者达到临床稳定时间之间的关联,并采用基于ICD-10的验证算法筛选病例,排除其他缺氧原因及复杂性肺炎患者。该数据可用于评估类固醇在肺炎性COPD急性加重中的有效性,支持临床预后预测与治疗策略比较研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2020。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 迄今为止,由于既往涉及这些病症的试验存在设计问题,关于类固醇使用对肺炎性慢性阻塞性肺疾病(COPD)的影响尚未达成共识。因此,我们旨在评估类固醇在肺炎性COPD急性加重患者中的有效性。方法 这项多中心、回顾性、观察性研究在日本五家急性综合医院开展。我们分析了肠外/口服类固醇治疗与肺炎性COPD急性加重患者达到临床稳定时间之间的关联。我们使用源自《疾病和有关健康问题的国际统计分类》第10次修订本(ICD-10)的验证算法来纳入肺炎性COPD急性加重患者。我们排除了有其他缺氧原因(哮喘急性发作、气胸、心力衰竭)和复杂性肺炎(阻塞性肺炎、脓
【主题与分类】
主题标签:COPD exacerbations、Steroid therapy。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.m63xsj3zd
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.m63xsj3zd
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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:
数据集大小约 57.8 KB。
数据说明
背景 迄今为止,由于既往涉及肺炎性慢性阻塞性肺疾病(COPD)的试验在设计上存在问题,关于类固醇使用对其影响尚无共识。因此,我们旨在评估类固醇在肺炎性COPD急性加重患者中的有效性。方法 这项多中心、回顾性、观察性研究在日本五家急性综合医院开展。我们分析了肠外/口服类固醇治疗与肺炎性COPD急性加重患者达到临床稳定时间之间的关联。我们使用了一种源自《国际疾病分类及相关健康问题第十次修订本》(ICD-10)的经验证算法来纳入肺炎性COPD急性加重患者。我们排除了存在其他缺氧原因(哮喘急性发作、气胸、心力衰竭)和复杂性肺炎(阻塞性肺炎、脓胸)的患者,需要气管插管/血管升压药的患者,以及入院当天即临床稳定的患者。主要结局为达到临床稳定的时间。对缺失数据采用多重插补法处理。
在每个插补数据集中,使用潜在混杂因素计算倾向性评分。在每个数据集中使用Fine和Gray模型来考虑死亡和未达到临床稳定即出院的竞争风险,并合并结果。结果 共纳入1237例患者。使用类固醇者与未使用类固醇者达到临床稳定时间的合并估计亚分布风险比为0.89(95%置信区间,0.78至1.03)。然而,可能存在未测量的混杂因素,且我们无法评估长期结局。结论 当前研究建议,不应将类固醇治疗常规用于肺炎性COPD急性加重。
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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