持久性心室辅助装置治疗后医疗保健相关感染变异性的理解与应对

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03749434

标准获取流程：

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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。

数据说明

条件：医疗保健相关感染。耐久性心室辅助装置（VADs）作为心脏移植的桥梁或永久性治疗，提供长期机械循环支持，并有可能惠及超过25万名对指南指导的药物治疗无效的晚期心力衰竭（HF）患者。每10名VAD患者中，多达6名在植入后会发生医疗保健相关感染（HAI）。耐久性VAD疗法的更广泛采用因HAI而受阻，因为HAI与死亡率（1年死亡风险增加5.6倍）和医疗支出（每名患者264,000至869,000美元）相关。大多数评估VAD治疗中HAI的研究仅限于小型试验的事后分析或单中心经验。虽然有人认为HAI率较低的中心选择了更健康的患者，但其他人反驳说，改进的实践（例如，标准化经验性和针对性抗菌治疗）或增强的提供者团队合作更能预测改善的结果。

尽管存在基于证据的医疗保健相关感染（HAI）预防指南和实施工具（如检查表），但这些方法并不全面（例如，忽视了设备特定的决定因素），也无法根据当地情况进行定制，从而限制了其可用性、采用率以及在预防HAI方面取得显著效果的可能性。了解各个中心内部在最大程度采用预防措施方面的障碍和促进因素，将作为制定针对性策略的基础。缺乏这一认识，基于证据、面向行动的建议在当地的采用率将有限，最终在预防VAD植入后HAI方面的效果也会受限。研究者的长期目标是制定并随后推广基于证据的HAI预防实践在耐久性VAD植入后的广泛采用。本提案的目标是确定VAD植入后最重要HAI的预防建议。为实现这一目标

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。