弥散性血管内凝血(DIC)评分与脓毒性休克患者器官功能障碍
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为脓毒性休克患者的弥散性血管内凝血(DIC)评分与器官功能障碍,属于感染性疾病/脓毒症方向

基本信息
资源简介
弥散性血管内凝血(DIC)评分与脓毒性休克患者器官功能障碍
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为脓毒性休克患者的弥散性血管内凝血(DIC)评分与器官功能障碍,属于感染性疾病/脓毒症方向。源站描述指出脓毒性休克与 DIC 常共存,且进展为显性 DIC 是连续过程,并引用了多项关于脓毒症、严重脓毒症及脓毒性休克发病率与死亡率的研究数据。数据可用于研究 DIC 评分与器官功能障碍之间的关系,并可能用于预测脓毒性休克患者的病情进展或结局(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脓毒性休克、弥散性血管内凝血。研究背景与理由:脓毒性休克患者与 DIC 常共存,进展为显性 DIC 是一个连续过程。脓毒症和脓毒性休克是一种普遍存在的疾病,正如 Stephen 等人所研究,尤其是在低中等收入国家,发病率为每年 3150 万例。Divatia JV 等人在覆盖印度不同 ICU 的研究中发现严重脓毒症和脓毒性休克的发病率为 28.3%。Rhee C 等人发现严重脓毒症和脓毒性休克的发病率高达 52.8%。Marx,G. 等人观察到德国 ICU 中脓毒性休克的发病率为 12.6%,而 Mulatu HA 等人在非洲 ICU 中发现为 26.5%。此外,脓毒性休克的死亡率非常高。在印度,Divatia JV 等人观察到脓毒性休克患者的死亡率为 53.4%,Chatterjee 等人观察到为 62.8%。死亡率
【主题与分类】
主题标签:Septic Shock、Disseminated Intravascular Coagulation。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06363149
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06363149
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- OpenDataLab:
数据说明
病症:感染性休克、弥散性血管内凝血。研究背景与理由 感染性休克患者与DIC常并存,且向显性DIC进展是一个连续过程。根据Stephen等人的研究,脓毒症和感染性休克是一种普遍存在的状况,尤其是在中低收入国家,年发病率为3150万例。Divatia JV等人在覆盖印度不同ICU的研究中发现,严重脓毒症和感染性休克的发病率为28.3%。Rhee C等人发现严重脓毒症和感染性休克的发病率高达52.8%。Marx,G.等人观察到德国ICU中感染性休克的发病率为12.6%,而Mulatu HA等人在非洲ICU中发现该比例为26.5%。此外,感染性休克的死亡率非常高。在印度,Divatia JV等人观察到感染性休克患者的死亡率为53.4%,Chatterjee等人观察到的死亡率为62.8%。不同地理位置的死亡率存在差异,但始终居高不下:希腊ICU的死亡率为22.8%,Baykara等人在土耳其ICU观察到79%的死亡率,日本为27%,台湾为43.8%,中国大陆为51.9%。
弥散性血管内凝血(DIC)在脓毒症/脓毒性休克患者中是一种普遍存在的病症,不同研究均有观察:Ko BS等人观察到患病率为17.6%,Dhainut J.F等人发现为28.9%,日本的Saito等人发现为29%,德国的J Kienast等人观察到为40.7%。DIC本身具有高死亡率:29.1%、40.7%、50%,甚至高达56%。当DIC与严重脓毒症共存时,死亡率进一步升高,如Ogura H等人观察到67.6%,Hayakawa等人观察到无DIC与有DIC分别为44.6%与55.3%,Solanki D等人观察到无DIC与有DIC分别为11.7%与54.1%。脓毒性休克患者发生多器官功能障碍(MODS)的风险很高。事实上,与无脓毒性休克的患者相比,脓毒性休克患者的DIC评分和器官功能障碍均被发现升高,因此导致了更高的死亡率和MODS。研究还发现死亡风险进一步增加
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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