院前脓毒症感染灶识别与及时经验性抗生素治疗背景数据：农村救护车服务前瞻性队列研究

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A87505e4f05a230ca467ad115cde9d1ffddcf97e7ea215ec30f94ee150ae7ba7a

标准获取流程：

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   • 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

本数据集提取自挪威北部大学医院救护车部门管理的疑似脓毒症患者救护车质量登记系统。数据收集自2018年5月至2022年8月期间，由挪威北部大学救护车服务给予院前静脉抗生素治疗并转运至医院的疑似脓毒症患者。提取该数据集旨在开展一项研究，探讨护理人员在有或无全科医生协助的情况下，能否识别脓毒症患者的感染灶并及时给予静脉抗生素治疗。数据集包含人口学与临床数据、患者病程轨迹、院前环境中给予的治疗、患者到达医院时及出院时的状态，以及30天全因死亡率。相应文章的摘要：背景：脓毒症患者的早期诊断和静脉抗生素治疗的启动可降低发病率和死亡率，因此院前环境中的脓毒症管理很可能影响患者结局。

清晰描述院前脓毒症管理，重点关注病程轨迹和感染源识别，可能有助于实现及时且更有针对性的院前抗生素治疗。本研究旨在探讨在有或无全科医生协助的情况下，急救人员能否识别脓毒症患者的感染灶并及时给予静脉抗生素治疗。方法：我们开展了一项队列研究，纳入疑似脓毒症、接受院前静脉抗生素治疗并转运至医院的患者。研究环境主要为农村地区，距医院平均距离较长。患者在基于临床检查并辅以评分系统评估后接受针对性抗生素治疗。患者于2018年5月至2022年8月前瞻性纳入。数据登记于脓毒症管理救护车q

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。