基于凝血波形分析延长APTT的APTTO模型外部多中心验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07418099

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数据说明

条件：凝血障碍、血液、APTT延长。这项多中心观察性队列研究旨在外部验证APTTO预测模型，研究对象为在多所医院常规临床实践中评估的APTT延长且凝血酶原时间正常的患者，并前瞻性评估其围手术期临床实施与效用。在外部验证阶段，应用原始APTTO模型系数和预设截断值，不进行重新校准、重新估计或修改临床管理。评估模型的区分度、校准度、在预设截断值处的分类性能、决策分析性能，以及在临床、分析和分析前条件下的稳健性。在Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz，前瞻性围手术期实施阶段于2026年10月1日开始。在符合条件的术前患者中，若存在孤立性APTT延长、凝血酶原时间正常且无临床相关出血史，则将APTTO用作临床决策支持工具。

对于按预设路径被归类为低概率的患者，可根据临床判断，在未等待延迟的病因学检测完成的情况下出具血液学手术许可。通过与实施前队列进行比较，评估实施对从麻醉科转诊至血液学许可的时间、随后至手术的时间、资源使用及围手术期安全性的影响。自2027年1月1日起，参与中心继续开展前瞻性招募，仅限于使用标准化围手术期路径里程碑和变量的专用术前队列。围手术期安全性结局评估至术后30天。不得仅为研究目的而额外进行采血或实验室检测。外部验证分析使用冻结的APTTO模型进行，不进行模型更新或数据驱动的阈值优化。

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。