TIMP2*IGFBP7与一过性AKI
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦脓毒症休克患者发生急性肾损伤（AKI）的风险评估。源站描述指出，脓毒症休克患者AKI发生风险高，且AKI是死亡的独立危险因素，早期识别AKI是否可逆是临床关键挑战
基本信息
资源简介
TIMP2*IGFBP7与一过性AKI
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦脓毒症休克患者发生急性肾损伤（AKI）的风险评估。源站描述指出，脓毒症休克患者AKI发生风险高，且AKI是死亡的独立危险因素，早期识别AKI是否可逆是临床关键挑战。现有生物标志物NGAL和KIM-1在脓毒症患者中判别力有限，而尿液中TIMP2与IGFBP7联合检测显示出较好潜力。数据可用于探索生物标志物对一过性AKI的预测价值（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：脓毒症休克。背景：重症监护病房中的脓毒症休克患者发生急性肾损伤（AKI）的风险很高。AKI是死亡的独立危险因素。鉴于目前缺乏经证实的药物治疗手段来限制AKI进展或加速AKI恢复，在脓毒症休克背景下早期干预并恢复肾小球滤过率（GFR）可能改善患者预后。因此，一个主要挑战是如何判断AKI是否可逆。研究最充分的生物标志物（NGAL和KIM-1）在脓毒症患者中判别力有限，原因是其特异性差或动力学不适合极早期诊断。尿液检测金属蛋白酶组织抑制剂2（TIMP2）与胰岛素样生长因子结合蛋白7（IGFBP7）的联合方案已显示出良
【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。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03472079
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03472079
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：感染性休克。背景：重症监护病房中的感染性休克患者发生急性肾损伤（AKI）的风险较高。AKI是死亡的独立危险因素。鉴于目前尚无经过验证的药物治疗能够限制AKI的进展或加速AKI的恢复，在感染性休克背景下进行早期干预并恢复肾小球滤过率（GFR）可能改善患者预后。因此，一个主要挑战是如何判断AKI是否可逆。研究最充分的生物标志物（NGAL和KIM-1）在感染性患者中判别能力有限，原因在于其特异性较差或动力学特征不适合极早期诊断。联合检测尿液中金属蛋白酶组织抑制剂2（TIMP2）和胰岛素样生长因子结合蛋白7（IGFBP7）已显示出良好的诊断性能，可用于极早期识别未来12小时内发生AKI的风险。这两种标志物的尿液水平特异性反映肾小管损伤。此外，其水平似乎与肾小管损伤的严重程度密切相关。
因此，可以合理推测，在脓毒性休克极早期阶段测量这些标志物可能有助于判断肾小管损伤的存在及其严重程度。一个尚未确定的阈值将有助于区分：(i) 短暂性、非严重性损伤与 (ii) 已经严重到不可逆的损伤。目的：确定尿液中TIMP2*IGFBP7浓度是否能区分脓毒性休克早期持续性或短暂性AKI高风险患者。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
