994例高危患者PICC相关感染危险因素：Hb水平与采样频率的作用
疾病：CLABSI——中心静脉导管相关血流感染。本回顾性队列研究旨在评估经麻醉科置入外周静脉置入中心静脉导管（PICC）的患者中，中心静脉导管相关血流感染（CLABSI）的发生率及临床预测因素
基本信息
资源简介
994例高危患者PICC相关感染危险因素：Hb水平与采样频率的作用
该数据集围绕中心静脉导管相关血流感染（CLABSI）这一感染性疾病主题，聚焦于经麻醉科置入外周静脉置入中心静脉导管（PICC）的患者群体，旨在评估此类高危人群中CLABSI的发生率及其临床预测因素。数据集英文名称为“Risk Factors for PICC-Related Infection in 994 High-Risk Patients: The Role of Hb Levels and Sampling Frequency”，从名称可以看出其关注血红蛋白水平与采样频率在PICC相关感染中的作用。数据来源于clinicaltrials.gov，属于感染性疾病分类下的其他类目，主题标签为CLABSI——中心静脉导管相关血流感染。整体而言，该数据集为一项回顾性队列研究的配套资料，面向对导管相关血流感染风险因素感兴趣的研究者与临床人员。
【数据集背景】
中心静脉导管相关血流感染是留置中心静脉导管患者面临的严重并发症之一。外周静脉置入中心静脉导管（PICC）作为经麻醉科置入的血管通路方式，其相关感染的发生率与临床预测因素值得系统评估。该数据集对应的研究即为一项回顾性队列研究，目标是在接受PICC置管的患者中评估CLABSI的发生率及临床预测因素，并特别关注血红蛋白水平与采样频率这两个因素在高危患者中的作用。数据集名称中提及994例高危患者，提示该研究纳入了规模较大的高危人群样本。
【数据内容】
该数据集的主题标签为CLABSI——中心静脉导管相关血流感染，所属分类为感染性疾病下的其他类目。从名称与源站描述可知，其内容涉及PICC相关感染的风险因素分析，尤其是血红蛋白水平与采样频率的作用，以及CLABSI发生率与临床预测因素的评估。关于具体变量字段、记录条数、随访时间、结局定义等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述指出，这是一项回顾性队列研究，研究对象为经麻醉科置入PICC的患者，研究目的是评估该人群中CLABSI的发生率及临床预测因素。关于采集时间范围、采集机构、数据提取方式等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于感染性疾病尤其是导管相关血流感染领域的临床研究与二次分析，可用于探讨PICC患者中CLABSI的发生率、临床预测因素，以及血红蛋白水平与采样频率同感染风险之间的关联。也可为医院感染防控、血管通路管理相关的方法学研究提供参考。关于具体建模用途或验证场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据访问方式、字段说明、分析脚本或统计方法等。
【质量与限制】
该数据集为回顾性队列研究，其设计本身可能带来选择偏倚与信息偏倚等固有局限。关于样本代表性、缺失数据情况、质量控制措施及外部验证结果等，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07674992
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：CLABSI——中心静脉导管相关血流感染。本回顾性队列研究旨在评估经麻醉科置入外周静脉置入中心静脉导管（PICC）的患者中，中心静脉导管相关血流感染（CLABSI）的发生率及临床预测因素。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
