成人危重症再喂养综合征风险预测模型的开发与验证：前瞻性观察性研究

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源站：https://doi.org/10.17632/jtc2ywrgvd.1

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数据说明

标题：成人危重症患者再喂养综合征风险预测模型的开发与验证：一项前瞻性队列研究

描述：本数据集包含一项前瞻性队列研究的去标识化个体参与者数据，该研究旨在开发并验证成人危重症患者再喂养综合征（RFS）的多变量风险预测模型。开展本研究的目的是促进RFS的早期识别和预防性干预。RFS是一种可能危及生命的病症，发生于营养不良或代谢受损患者开始营养治疗时。

数据内容与文件说明：本数据集包括以下组成部分：

patient_data：400名成人危重症患者的去标识化患者层面数据。变量包括：

基线特征：年龄、性别、BMI、APACHE II评分、NRS2002评分。

合并症与病史：糖尿病、饮酒、手术、放疗、化疗。

临床症状：发热、吞咽困难、腹泻、呕吐、食欲减退。

营养支持：喂养途径（肠内、肠外或联合）、热量摄入水平。

实验室检查值：白蛋白、前白蛋白、乳酸。

结局：再喂养综合征症状的存在情况（二分类结局）。数据字典：一份详细说明变量名称、描述、编码方案和值标签的代码本。方法学概述：研究设计：前瞻性观察性队列。参与者：400名入住ICU且存在营养风险并开始接受营养支持的成年患者。伦理：该研究已获机构伦理委员会批准。已从所有参与者或其法定代理人处获得知情同意。RFS诊断：根据原始发表文献中详述的特定临床和实验室标准的存在情况进行定义。潜在再利用价值：该数据集是以下方面的宝贵资源：RFS预测模型的外部验证。关于营养支持和代谢并发症的研究，在

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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