危重症患者中心静脉导管相关并发症数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03841240

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：导管血栓形成、导管相关感染、中心静脉导管相关血流感染、中心静脉导管血栓形成。开展一项前瞻性临床试验。自2019年2月起，南方医科大学珠江医院重症医学科收治500名需要置入中心静脉导管的参与者。采用超声筛查导管相关血栓形成，并根据《血管内导管相关感染诊断和管理指南》诊断导管相关感染。主要结局是导管相关血栓形成和导管相关感染的发生率。主要暴露因素为年龄、性别、APACHE II、RBC、Hct、PLT、FIB、D-二聚体、PCT、血糖、抗凝药物和血管活性药物、导管类型、置管部位、留置时间等。对各种并发症的发生率采用描述性分析。对危险因素的单因素分析采用t检验或非参数统计检验，对计数资料采用卡方检验或Fisher确切概率法。

通过逻辑回归分析风险因素的多变量分析及并发症之间的关系。统计分析采用SPSS Statistics第20版进行。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。