基本信息

模态

其他

任务类型

回归

创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

脑脊液中重症监护患者TDM方案评估

该数据集英文名为 Evaluation of a TDM Program for Intensive Care Patients in the Cerebrospinal Fluid，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归入感染性疾病 / 其他分类，主题标签为 Ventriculitis, Infectious。数据集聚焦感染性脑室炎的重症监护患者，围绕脑脊液中抗生素浓度的治疗药物监测方案展开评估。细菌感染在重症监护病房患者中仍与较高的死亡率相关，尤其是由细菌感染引起脑室炎的患者预后较差，抗生素治疗是处理这类感染的唯一病因性治疗机会。然而，危重症患者的药代动力学与药效学存在诸多变化，抗生素浓度难以预测，血液及效应室脑脊液中的浓度是否充足均十分重要。该数据集所对应的研究为一项前瞻性观察性研究，分析危重症患者脑脊液中的抗生素浓度，为理解这一临床问题提供数据基础。

【数据集背景】

该数据集所对应的临床问题集中在感染性脑室炎的重症监护患者群体。细菌感染在重症监护病房患者中仍伴随较高的死亡率，而确诊为细菌感染所致脑室炎的患者结局尤其不佳。在此情况下，抗生素治疗成为处理这类感染的唯一病因性治疗机会。危重症患者在药代动力学和药效学方面存在许多变化，抗生素浓度难以预测；同时，血液浓度与效应室即脑脊液中的浓度是否足够都十分重要。近年来描述脑脊液中抗生素浓度的数据较少，且显示存在低于治疗水平的浓度，这对治疗成功构成威胁。该数据集正是围绕这一背景，评估针对重症监护患者脑脊液的治疗药物监测方案。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Ventriculitis, Infectious，聚焦感染性脑室炎重症监护患者脑脊液中抗生素浓度的治疗药物监测方案评估。源站描述提及，所介绍的研究是一项前瞻性、观察性研究，分析危重症患者脑脊液中的抗生素浓度。关于具体变量、样本量、浓度指标、监测时间点及数据记录格式等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，本站分类为感染性疾病 / 其他。源站描述表明其对应研究为前瞻性、观察性研究，分析危重症患者脑脊液中的抗生素浓度。关于采集机构、采集地点、采集时间范围、随访安排及具体采样流程等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注感染性脑室炎重症监护患者抗生素治疗与治疗药物监测的临床研究场景，可用于了解危重症患者脑脊液中抗生素浓度的观察性研究设计背景，以及血液与脑脊液浓度充足性这一临床关注点。关于具体分析用途、模型构建或临床决策支持等应用方式，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站描述提及近年来描述脑脊液中抗生素浓度的数据较少，并显示存在低于治疗水平的浓度。关于该数据集自身的样本量、缺失情况、偏倚控制、数据校验及使用限制等信息，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT04426383

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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/NCT04426383

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。

数据说明

疾病情况：脑室炎，感染性。细菌感染在重症监护病房患者中仍与高死亡率相关。尤其是被诊断为细菌感染所致脑室炎的患者预后较差。因此，抗生素治疗是治疗这些感染的唯一病因性机会。然而，危重症患者在药代动力学和药效学方面存在许多变化，导致抗生素浓度不可预测。此外，血液以及效应室“脑脊液”中的浓度充足非常重要。近年来描述脑脊液中抗生素浓度的数据较少，且显示存在亚治疗水平，这对治疗成功构成威胁。所介绍的是一项前瞻性观察性研究，分析危重症患者脑脊液中的抗生素浓度。将通过比较脑脊液和血液这两个 compartment 来评估其分布。

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