SUP-ICU 肾脏替代治疗亚分析 SIREN

该数据集聚焦危重症合并急性肾损伤、需要肾脏替代治疗的患者,以及终末期肾病患者,关注其胃肠道出血风险与质子泵抑制剂(如泮托拉唑)预防性治疗的关系

Insel Gruppe AG, University Hospital BernInsel Gruppe AG, University Hospital Bern
clinicaltrials
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其他预测Critical IllnessAcute Kidney InjuryEnd-stage Renal DiseaseRenal Replacement TherapyProton Pump Inhibitor
Sup-Icu RENal (SIREN)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

SUP-ICU 肾脏替代治疗亚分析 SIREN

SIREN 是随机安慰剂对照临床试验 SUP-ICU(NCT02467621)的前瞻性亚分析数据集,来源于 clinicaltrials.gov。该数据集聚焦危重症合并急性肾损伤、需要肾脏替代治疗的患者,以及终末期肾病患者,关注其胃肠道出血风险与质子泵抑制剂(如泮托拉唑)预防性治疗的关系。数据可用于分析透析依赖型急性肾衰竭与终末期肾病患者在肾脏替代治疗期间的出血事件,并评估预防性使用质子泵抑制剂是否带来获益,属于危重症肾脏与消化系统交叉领域的研究数据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:危重症、急性肾损伤、终末期肾病、肾脏替代治疗、质子泵抑制剂。数据显示,在接受肾脏替代治疗(RRT)的透析依赖型急性肾衰竭(ARF)危重症患者中,常可观察到出血事件。从临床角度看,透析依赖型 ARF 和终末期肾病(ESRD)患者可被视为高危人群,例如发生胃肠道(GI)出血的风险较高。在当前随机安慰剂对照临床试验“SUP-ICU”(NCT02467621)的前瞻性亚分析“SIREN”中,研究者试图阐明,需要肾脏替代治疗(RRT)的急性肾损伤危重症患者亚群是否能从质子泵抑制剂(如泮托拉唑)的预防性治疗中获益。

【主题与分类】

主题标签:Critical Illness、Acute Kidney Injury、End-stage Renal Disease、Renal Replacement Therapy、Proton Pump Inhibitor。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02718261

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02718261

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

病症:危重疾病、急性肾损伤、终末期肾病、肾脏替代治疗、质子泵抑制剂。数据显示,在接受肾脏替代治疗(RRT)的透析依赖性急性肾衰竭(ARF)危重患者中,常可观察到出血事件。从临床角度看,透析依赖性ARF和终末期肾病(ESRD)患者可能被视为高风险群体,尤其是在发生胃肠道(GI)出血等方面。在当前随机安慰剂对照临床试验“SUP-ICU”(NCT02467621)的前瞻性子分析“SIREN”中,研究者旨在阐明,对于需要肾脏替代治疗(RRT)的急性肾损伤危重患者这一亚群,预防性使用质子泵抑制剂如泮托拉唑是否有所裨益。

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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