印尼初级转诊医院脓毒症流程图实施及其对死亡率影响

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为印尼初级转诊医院实施脓毒症流程图及其对死亡率的影响,涉及 Sepsis 与 Antimicrobial Resistance (AMR)

Dr Cipto Mangunkusumo General HospitalDr Cipto Mangunkusumo General Hospital
clinicaltrials
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文本预测SepsisAntimicrobial Resistance (AMR)
Implementation of a Sepsis Chart and Its Effects on Mortality Rate in Indonesian Primary Referral Hospitals

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

印尼初级转诊医院脓毒症流程图实施及其对死亡率影响

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为印尼初级转诊医院实施脓毒症流程图及其对死亡率的影响,涉及 Sepsis 与 Antimicrobial Resistance (AMR)。源站描述提供了脓毒症的背景信息,包括其定义、全球疾病负担、亚洲 ICU 死亡率数据以及 RSCM 的既往研究结果。该数据可用于研究脓毒症诊疗流程与死亡率之间的关系,并支持相关预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Sepsis、Antimicrobial Resistance (AMR)。背景:脓毒症是由宿主对感染反应失调引起的危及生命的器官功能障碍。若未及时识别和治疗,脓毒症可能进展为脓毒性休克,导致多器官衰竭和死亡。脓毒症是传染病的严重并发症,仍是全球主要死因之一,尤其是在低收入和中等收入国家。全球范围内,2017 年估计发生 4890 万例脓毒症,约 1100 万例脓毒症相关死亡,占全球所有死亡的 19.7%。来自 16 个亚洲国家的数据报告,脓毒症患者的重症监护病房死亡率为 44.5%。在 Dr. Cipto Mangunkusumo National Referral Hospital (RSCM),一项 2017 年研究报告,64% 的成人感染患者患有脓毒症,定义为 Sequential Organ Fai

【主题与分类】

主题标签:Sepsis、Antimicrobial Resistance (AMR)。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07843277

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数据说明

疾病:脓毒症、抗微生物药物耐药性(AMR)。背景 脓毒症是由宿主对感染反应失调引起的危及生命的器官功能障碍。若未能及时识别和治疗,脓毒症可能进展为脓毒性休克,导致多器官衰竭和死亡。脓毒症是传染病的严重并发症,仍是全球主要死因之一,尤其是在低收入和中等收入国家。全球范围内,2017年估计发生4890万例脓毒症,约1100万例脓毒症相关死亡,占全球所有死亡的19.7%。来自16个亚洲国家的数据显示,脓毒症患者的重症监护病房死亡率为44.5%。在Dr. Cipto Mangunkusumo国家转诊医院(RSCM),一项2017年的研究报告称,64%的成年感染患者患有脓毒症,定义为序贯器官衰竭评估(SOFA)评分>2。另一项于2016年至2022年间进行的研究报告称,RSCM脓毒症患者的死亡率为69%,其中合并代谢性疾病的患者死亡风险更高。

RSCM内科部社区服务协调员的数据还显示,10.3%的内科住院患者被诊断为脓毒症。一小时脓毒症集束化治疗是一组建议在疑似脓毒症后第一小时内启动的干预措施。这些干预措施包括测量血清乳酸、采集血培养、给予广谱抗生素、液体复苏以及血流动力学管理,旨在改善组织灌注并实现早期感染控制。尽管多项研究已证明一小时脓毒症集束化治疗在降低死亡率方面的有效性,但其在RSCM的实施尚未得到系统性评估。目前,尚无专门的脓毒症评分系统整合到医院信息系统(HIS)或脓毒症患者的临床路径中。此外,一项由

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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