脓毒性休克中的甲状腺功能正常病态综合征
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为脓毒性休克中的甲状腺功能正常病态综合征(ESS)。源站描述显示,这是一项前瞻性观察性队列研究,于2022年10月至2023年8月开展,纳入既往无垂体及甲状腺疾病的脓毒性休克合并ESS患者,并按低T3与低T3T4分为两组

基本信息
资源简介
脓毒性休克中的甲状腺功能正常病态综合征
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为脓毒性休克中的甲状腺功能正常病态综合征(ESS)。源站描述显示,这是一项前瞻性观察性队列研究,于2022年10月至2023年8月开展,纳入既往无垂体及甲状腺疾病的脓毒性休克合并ESS患者,并按低T3与低T3T4分为两组。数据可用于研究脓毒性休克患者ESS的临床特征与分组差异,但源站未提供样本量、变量字段及数据规模等具体信息(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脓毒性休克。本前瞻性观察性队列研究于2022年10月至2023年8月期间开展,经机构伦理委员会批准(N0 00-03-35-38-14/22)并获得患者书面同意,已在ClinTrials.gov注册(NCT)。纳入标准为所有既往无垂体及甲状腺疾病的脓毒性休克合并ESS患者。排除标准为:年龄低于18岁、既往有甲状腺疾病或甲状腺肿大、孕妇以及拒绝参与研究的患者。患者与研究方案:入住ICU时,符合拯救脓毒症运动脓毒性休克标准及ESS标准的患者被分为两组:第1组——低T3,第2组——低T3T4。定义:脓毒性休克定义为脓毒症的后果,其特征为需要[源站描述在此处截断]的低血压。
【主题与分类】
主题标签:Septic Shock。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06242626
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06242626
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:感染性休克。本前瞻性观察性队列研究于2022年10月至2023年8月期间进行,经机构伦理委员会批准(编号00-03-35-38-14/22)并获得患者书面同意,在ClinTrials.gov注册(NCT)。纳入标准为所有伴有ESS且既往无垂体及甲状腺疾病的感染性休克患者。排除标准为:年龄低于18岁、既往有甲状腺疾病或甲状腺肿大者、孕妇以及拒绝参与研究者。患者与研究方案:入住ICU时,符合拯救脓毒症运动感染性休克标准及ESS标准的患者被分为两组:第1组——低T3组,第2组——低T3T4组。定义:感染性休克定义为脓毒症的后果,其特征为在晶体液复苏后仍需使用血管加压药才能达到平均动脉压(MAP)≥65 mmHg的低血压,且乳酸值>2 mmol/L[14]。ESS是指在既往无下丘脑-垂体及甲状腺功能异常的情况下出现的甲状腺激素异常。
最常见的变化是低T3,其次是低T3和T4伴TSH正常[15]。纳入研究的所有患者均按照2016年脓毒症生存运动指南进行治疗[16]。数据收集:入住ICU时收集人口学数据及死亡评分(APACHE II(急性生理与慢性健康评估II)、SAPS II(简化急性生理评分II)和SOFA(序贯器官衰竭评估)评分)。在入住当天(T0)、入住ICU第1天(T1)和第3天(T2)分析实验室参数,包括全血细胞计数、C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)、白细胞分类计数、酸碱状态及乳酸、白蛋白和甲状腺激素:TSH(促甲状腺激素)、FT3(游离三碘甲状腺原氨酸)、FT4(游离甲状腺素)。血流动力
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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