阿根廷5年515例发热性中性粒细胞减少症多中心前瞻性研究复现数据集
该数据集来自阿根廷28家医院2007年8月至2012年3月开展的多中心前瞻性观察研究,覆盖346例成人住院患者的515次发热性中性粒细胞减少症发作

基本信息
资源简介
阿根廷5年515例发热性中性粒细胞减少症多中心前瞻性研究复现数据集
Replication Dataset for: A multi-center prospective study of 515 febrile neutropenia episodes in Argentina during a 5-year period
该数据集来自阿根廷28家医院2007年8月至2012年3月开展的多中心前瞻性观察研究,覆盖346例成人住院患者的515次发热性中性粒细胞减少症发作。数据涉及流行病学、微生物学与临床特征,并关注与死亡率相关的因素。可用于分析发热性中性粒细胞减少症的感染病原分布、临床结局及死亡风险因素,支持感染性疾病与肿瘤患者管理相关研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2022。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们的研究调查了成人发热性中性粒细胞减少症住院患者的流行病学、微生物学和临床特征及其死亡相关因素。为此,我们在2007年至2012年间在28家阿根廷医院开展了一项前瞻性、观察性、多中心研究。我们纳入了346例患者的515次发热性中性粒细胞减少症发作。该研究是一项针对成人住院患者发热性中性粒细胞减少症发作的多中心、观察性、前瞻性研究,时间从2007年8月1日至2012年3月2日,在阿根廷28个医院内科部门进行,由“Hospital Provincial del Centenario”大学医院的研究人员牵头。所有参与中心均按照定期修订的本地方案,遵循国家和国际指南与建议,常规治疗发热性中性粒细胞减少症发作(FNEs)。纳入
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Neutropenia、Neoplasms、Cancer risk factors、Fever、Neutrophils、Blood、Hematologic Neoplasms、Lung、Lung and intrathoracic tumors。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.unr.edu.ar/citation?persistentId=doi:10.57715/UNR/KNSPG1
下载信息
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源站:https://doi.org/10.57715/unr/knspg1
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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
我们的研究调查了成人发热性中性粒细胞减少症住院患者的流行病学、微生物学、临床特征及其与死亡率相关的因素。为此,我们在2007年至2012年间,在阿根廷的28家医院开展了一项前瞻性、观察性、多中心研究。我们纳入了来自346名患者的515次发热性中性粒细胞减少症发作。
该研究由“世纪省立医院”大学医院的研究人员领导,是一项针对2007年8月1日至2012年3月2日期间,在阿根廷28个内科部门成人住院患者中发热性中性粒细胞减少症发作的多中心、观察性、前瞻性研究。所有参与中心均按照定期修订的本地协议,遵循国家和国际指南及建议,对发热性中性粒细胞减少症发作(FNEs)患者进行常规治疗。
纳入标准包括年龄≥15岁,以及根据以下定义存在中性粒细胞减少和发热:中性粒细胞减少定义为中性粒细胞计数低于500/mm³;或低于1,000/mm³且在未来48小时内可能降至500/mm³以下;发热定义为单次记录腋温>;38.3°C,或≥38°C持续一小时或以上。</p> <p>第0天对应于患者符合纳入标准并被纳入研究的时间。若临床医生根据临床和影像学数据诊断为临床确诊感染,则确定存在感染源。每当从临床疑似来源的培养样本中分离出微生物时,即确认微生物学感染。</p> <p>研究完成标准包括发热和中性粒细胞减少的缓解。关于患者是否因其他原因留院或已出院的信息
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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