脓毒症重症监护后健康相关生活质量全国队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脓毒症及脓毒性休克患者重症监护后的健康相关生活质量。研究基于瑞典重症监护登记库(SIR)中全部脓毒症ICU患者,并与年龄、性别匹配的人群对照进行比较,主要结局指标为RAND-36量表评估的HRQoL,同时以无病假天数评估功能恢复,并合并国家患者

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clinicaltrials
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表格回归SepsisSeptic ShockSepsis, Severe
Health Related Quality of Life After Intensive Care for Sepsis, a National Cohort Study.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

脓毒症重症监护后健康相关生活质量全国队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脓毒症及脓毒性休克患者重症监护后的健康相关生活质量。研究基于瑞典重症监护登记库(SIR)中全部脓毒症ICU患者,并与年龄、性别匹配的人群对照进行比较,主要结局指标为RAND-36量表评估的HRQoL,同时以无病假天数评估功能恢复,并合并国家患者登记库的合并症数据与死因数据。数据可用于分析脓毒症幸存者长期生活质量与功能恢复的影响因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脓毒症、脓毒性休克、严重脓毒症。背景:脓毒症是重症监护病房中的常见疾病,可导致严重病情和高死亡率,康复后也可能给个体带来显著残疾。目的:研究者旨在研究因脓毒症接受重症监护对健康相关生活质量(HRQoL)的影响,并尽可能识别治疗和康复中可改善的因素。方法:这是一项队列研究,纳入瑞典重症监护登记库(SIR)中登记的所有脓毒症ICU患者,以及年龄和性别匹配的人群对照。主要结局变量HRQoL将通过RAND-36评估。研究者通过无病假天数评估功能恢复。SIR提供RAND-36的ICU后随访数据。研究者将把这些数据与国家患者登记库的合并症数据、死因数据合并。

【主题与分类】

主题标签:Sepsis、Septic Shock、Sepsis, Severe。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/NCT06368336

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    • 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

条件:脓毒症、脓毒性休克、脓毒症(重度)。背景 脓毒症是重症监护病房中的常见病症,可导致严重疾病和高死亡率。患者康复后也可能遗留显著的功能障碍。目的 研究者旨在研究针对脓毒症的重症监护/伴随脓毒症的重症监护如何影响健康相关生活质量(HRQoL),并在可能的情况下识别治疗和康复中可改善的因素。方法 这是一项队列研究,纳入瑞典重症监护登记处(SIR)登记的所有脓毒症ICU患者,以及按年龄和性别匹配的人群对照。主要结局变量HRQoL将通过RAND-36进行评估。研究者通过无病假天数评估功能恢复情况。SIR提供RAND-36的ICU后随访数据。研究者将把这些数据与来自国家患者登记处的合并症数据、来自国家死亡登记处的死因数据、来自瑞典统计局的 socioeconomic 因素数据,以及来自瑞典社会保险局的社会福利数据合并。主要分析比较脓毒症患者与人群对照随时间变化的RAND-36。

研究人员还将把完整脓毒症队列在脓毒症发生前无法工作的负担以及脓毒症后无病假天数与匹配的人群对照进行比较。此外,研究人员还将描述完整脓毒症队列以Charlson合并症指数衡量的疾病负担,并与匹配的人群对照进行比较。伦理 该研究已获得瑞典伦理审查局的伦理许可,编号为2022-00445-01和2022-07264-02。入选标准 2008年1月1日至2020年2月28日期间入住ICU的所有18岁以上脓毒症或脓毒性休克诊断患者。研究人群 瑞典全国ICU治疗患者登记库。干预/治疗 无主动干预,但研究对象曾因脓毒症或脓毒性休克接受重症监护。官方标题 脓毒症重症监护后的健康相关生活质量,一项全国队列研究

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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