心室辅助装置（VAD）感染预防调查

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03843021

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：心力衰竭、医疗保健相关感染、心室辅助装置。每年，美国有超过250,000名终末期心力衰竭患者有望从心室辅助装置（VAD）治疗中获益。尽管VAD能提供长期的“持久”支持，但该治疗伴随着显著风险（4年死亡率50%）和高昂费用（住院服务费用179,000美元）。此外，60%的患者在植入后90天内发生医疗保健相关感染（HAI）。鉴于相关后遗症（1年死亡风险增加6倍）和费用（每名患者264,000至869,000美元），HAI在一定程度上阻碍了持久VAD治疗的广泛采用。确定如何最好地预防HAI以最大化VAD治疗的益处至关重要。虽然几项研究报告了复杂心脏手术后各中心之间HAI发生率的差异，但在持久VAD的情况下所知甚少。VAD植入后平均90天HAI发生率高达每100患者月19起事件，并且在不同中心之间存在差异（第25至第75百分位数，9-23）。

尽管有人认为，HAI发生率较低的医疗中心会筛选更健康的患者，但也有人反驳称，改进的实践（例如，标准化经验性和目标性抗菌治疗）或增强的提供者团队协作更能预测结局的改善。虽然存在基于证据的HAI预防指南和实施工具（例如核查表），但这些方法并不全面（例如，忽略了特定器械的决定因素），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。了解各个医疗中心内部在最大化采用预防措施方面的障碍和促进因素，将作为有针对性的改进策略的基础。如果没有这些知识，基于证据、面向行动的建议在当地的采用率将有限，最终在VAD植入后预防HAI方面的有效性也将受限。研究者的长期目标是开发

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。