Presepsine与乳酸诊断严重脓毒症敏感性比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02300415

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

条件：严重脓毒症和脓毒性休克。严重脓毒症和脓毒性休克在急诊科常见，死亡率高。该疾病的潜在严重性要求尽早诊断，以便开始抗生素治疗和血流动力学支持。常规生物标志物是急诊医师的重要支持。然而，对新型生物标志物如presepsine的敏感性和特异性比较表明，它们在此适应症中可能更有效。Presepsine是CD14的可溶性片段，其浓度反映了细胞活动（巨噬细胞和单核细胞）对脓毒症侵袭的反应。如今，使用新设备（PATHFAST）可在床旁仅17分钟内评估presepsine值，增强了该生物标志物的应用价值。我们将在2014年12月至2015年7月期间，在尼斯大学急诊科开展一项单中心、前瞻性、非干预性研究。主要结局是比较presepsine与乳酸在严重脓毒症和脓毒性休克诊断中的敏感性。

将在194名18岁以上、至少符合两项S.I.R.S标准、疑似感染且存在一个器官衰竭的患者中测定presepsine的剂量。次要结局是评估presepsine值与导致脓毒症的病原体之间的联系、入院时presepsine值与第28天死亡率之间的相关性。我们还将尝试确定初始presepsine值与P.I.R.O评分之间是否存在相关性。

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。