感染性心内膜炎手术与非手术治疗的长期管理与结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦感染性心内膜炎（IE）的长期管理与结局，覆盖手术治疗与非手术治疗两类人群
基本信息
资源简介
感染性心内膜炎手术与非手术治疗的长期管理与结局
该数据集英文名为 Long Term Management and Outcomes of Surgical and Non Surgical Infective Endocarditis，来自 clinicaltrials.gov，聚焦感染性心内膜炎（Infective Endocarditis，IE）的长期管理与结局，覆盖接受手术治疗与接受非手术治疗两类人群。感染性心内膜炎是一种复杂的疾病状态，并非所有患者都需要外科手术；按照相关更新指南，约半数 IE 患者在住院期间需要手术，其余患者则以药物治疗为主。该数据集围绕这一治疗路径分化，关注两类人群的长期管理方式与结局表现，主题标签为 Infective Endocarditis (IE)，在分类上归入循环系统疾病 / 心力衰竭方向。
【数据集背景】
感染性心内膜炎是一种复杂的临床状况，患者是否需要外科手术需要综合判断。根据更新后的指南，约 50% 的 IE 患者在住院期间需要接受手术，其余约 50% 的患者接受药物治疗。ESC 2023 指南在界定 IE 患者手术指征与时机方面非常明确：心力衰竭、栓塞风险以及未控制的感染是需要在较短时间内实施手术的明确指征；但决策过程不仅应考虑感染的部位与范围，还应考虑患者的术前状态、合并症以及精神状态。除因状态与合并症而被排除在手术之外的患者外，还有一部分患者不符合手术标准。该数据集正是在这一背景下，关注手术与非手术两类 IE 患者的长期管理与结局。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Infective Endocarditis (IE)，覆盖手术治疗与非手术治疗两类人群的长期管理与结局。源站描述提及的疾病条件为 Infective Endocarditis (IE)，并围绕手术指征（心力衰竭、栓塞风险、未控制的感染）、决策考量因素（感染部位与范围、术前状态、合并症、精神状态）以及不符合手术标准或因病况与合并症被排除手术的患者群体展开说明。关于数据集的具体变量、样本量、随访时长与结局指标构成，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的依据包括更新版指南以及 ESC 2023 指南中关于 IE 手术指征与时机的内容。关于具体的采集方法、采集时间范围与数据提取流程，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注感染性心内膜炎长期管理与结局的研究场景，尤其是需要区分手术治疗与非手术治疗两类人群进行比较或随访分析的情形。其主题覆盖心力衰竭等手术指征相关方向，也可用于围绕手术决策考量因素（感染部位与范围、术前状态、合并症、精神状态）以及不符合手术标准人群开展研究。关于更具体的适用场景说明，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07825272
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
疾病：感染性心内膜炎（IE）。感染性心内膜炎（IE）是一种复杂的疾病，并非所有患者都需要手术。根据最新指南，约50%的IE患者在住院期间需要手术。其余50%的患者接受药物治疗。ESC指南（2023）在明确IE患者手术指征和时机方面非常清晰：心力衰竭、栓塞风险及感染未控制是短期内手术的明确指征，但决策时不仅应考虑感染的部位和范围，还应考虑患者的术前状态及其合并症，以及精神状态。除了因状态和合并症而被排除在手术之外的患者外，还有一部分患者不符合手术标准。这些患者可接受充分的静脉抗生素治疗，随后转为口服治疗。
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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