ICU患者血管升压药剂量与胃排空及肠内营养耐受性数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ICU患者中血管升压药剂量与胃排空及肠内营养耐受性的关系。覆盖胃轻瘫、休克、危重症、胃排空及肠内营养不耐受等主题

基本信息
资源简介
ICU患者血管升压药剂量与胃排空及肠内营养耐受性数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ICU患者中血管升压药剂量与胃排空及肠内营养耐受性的关系。覆盖胃轻瘫、休克、危重症、胃排空及肠内营养不耐受等主题。源站描述指出肠内营养不耐受在ICU患者中发生率为30-60%,血管升压药使用是胃动力受损的危险因素,但剂量依赖关系尚不明确,现有研究多依赖临床耐受标准而非客观胃排空评估。床旁胃超声(POCUS)是经过验证的无创评估方法,通过测量胃窦横截面积(CSA)评估胃内容物和体积。该数据可用于研究血管升压药剂量与客观胃排空指标之间的关联(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃轻瘫、休克、危重症、胃排空、肠内营养不耐受(EFI)。肠内营养(EN)是重症监护管理的基石;然而,喂养不耐受发生在30-60%的ICU患者中,并与ICU住院时间延长和死亡率增加相关。血管升压药/正性肌力药的使用是胃动力受损的公认危险因素,但血管升压药给药剂量与客观胃排空测量之间的剂量依赖性关系仍表征不足。现有研究主要依赖临床不耐受标准,而非客观、无创的胃排空评估。床旁胃超声(POCUS)是一种经过验证的、无创的床旁方法,用于评估胃内容和体积。胃窦横截面积(CSA)使用公式π × (dAP/2) × (dCC/2)在仰卧位和右侧卧位下测量。
【主题与分类】
主题标签:Gastroparesis、Shock、Critical Illness、Gastric Emptying、Enteral Nutrition Intolerance (EFI)。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07802379
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07802379
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:胃轻瘫、休克、危重症、胃排空、肠内营养不耐受(EFI)。肠内营养(EN)是重症监护管理的基石;然而,30-60%的ICU患者会发生喂养不耐受,并与ICU住院时间延长和死亡率增加相关。血管加压药/正性肌力药的使用是胃动力受损的公认危险因素,但血管加压药剂量与客观胃排空测量之间的剂量依赖性关系仍缺乏充分描述。现有研究主要依赖临床不耐受标准,而非客观、无创的胃排空评估。床旁胃超声(POCUS)是一种经过验证的无创床旁方法,用于评估胃内容和胃容量。胃窦横截面积(CSA)在仰卧位和右侧卧位下均采用公式π × (dAP/2) × (dCC/2)测量,胃容量采用Perlas公式计算(27 + 14.6 × 右侧卧位CSA)。测量方案(方案B):测量前2小时停止肠内营养。
在T0(基线,06:00-08:00),首先进行胃超声检查,随后立即进行鼻胃管吸引以记录胃残余量(GRV)。然后重新开始肠内营养,并在T1(+1小时)和T2(+2小时)重复超声测量。胃排空率(GER)计算为(T0体积-T2体积)/2小时。胃轻瘫定义为GER≤0 mL/小时。所有超声测量均由一名对患者血管加压药分组、NEQ剂量及临床数据不知情的、具有≥1年胃超声经验的盲法ICU研究员完成。观察者内信度将在第一个月(试点阶段)使用组内相关系数(ICC)进行评估,ICC>0.80视为可接受。
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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