黎巴嫩三级医院急诊科收缩性心力衰竭合并脓毒症患者结局的回顾性病历审查研究
该数据集来自黎巴嫩一家三级医院急诊科,为2010年1月至2015年1月间的单中心回顾性队列研究,共纳入174例脓毒症患者,其中87例(50%)为充血性心力衰竭患者

基本信息
资源简介
黎巴嫩三级医院急诊科收缩性心力衰竭合并脓毒症患者结局的回顾性病历审查研究
Outcomes of systolic heart failure patients presenting with sepsis to the emergency department of a tertiary hospital: a retrospective chart review study from Lebanon
该数据集来自黎巴嫩一家三级医院急诊科,为2010年1月至2015年1月间的单中心回顾性队列研究,共纳入174例脓毒症患者,其中87例(50%)为充血性心力衰竭患者。数据通过医院电子系统查询病历获得,涵盖人口学特征、临床特征及结局信息,主要结局为院内死亡率。该数据可用于比较心力衰竭与非心力衰竭脓毒症患者的死亡风险,支持脓毒症预后相关预测建模与急诊临床研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目标:充血性心力衰竭(CHF)患者由于全身感染期间心血管储备不足,其脓毒症死亡风险可能高于非CHF患者。本研究旨在比较就诊于三级医疗中心的CHF与非CHF患者之间脓毒症相关死亡率。设计:单中心、回顾性队列研究。环境:于2010年1月至2015年1月在一家学术型急诊科开展。通过医院电子系统查询患者病历。纳入诊断为脓毒症的患者。对研究人群中脓毒症患者的人口学特征、特征及结局进行描述性分析。参与者:共174例患者,其中87例(50%)为CHF患者。主要与次要结局:本研究的主要结局为院内死亡率。S
【主题与分类】
主题标签:Accident & emergency medicine、Heart failure。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9a40698b4f3685ee9ca28d706eb9f633d8245943d344d9f8ce0f5c94d3a93b1c
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
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
目的:由于全身性感染期间心血管储备不足,充血性心力衰竭(CHF)患者死于脓毒症的风险可能高于非CHF患者。本研究旨在比较就诊于三级医疗中心的CHF与非CHF患者之间脓毒症相关死亡率。设计:单中心、回顾性队列研究。地点:于2010年1月至2015年1月在一家学术性急诊科开展。通过医院电子系统查询患者病历。纳入诊断为脓毒症的患者。对研究人群中脓毒症患者的人口学特征、临床特征及结局进行描述性分析。研究对象:共174例患者,其中87例(50%)为CHF患者。主要与次要结局:本研究的主要结局为院内死亡率。次要结局包括重症监护病房(ICU)入住情况、住院时间,以及……方面的差异。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




