儿科人群创新型中心静脉导管固定装置研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿科人群中心静脉导管固定装置的研究。数据涉及中心静脉导管并发症、感染、脓毒症、短肠综合征、生活质量及儿科疾病等主题

Ryan St. Pierre-HetzRyan St. Pierre-Hetz
clinicaltrials
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时间序列预测Central Line ComplicationCentral Line InfectionCentral Line-Associated InfectionCentral Line SepsisShort Gut SyndromeQuality of LifePediatric Disorder
Innovative Central Line Securement Device in the Pediatric Population

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

儿科人群创新型中心静脉导管固定装置研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿科人群中心静脉导管固定装置的研究。数据涉及中心静脉导管并发症、感染、脓毒症、短肠综合征、生活质量及儿科疾病等主题。研究目的是比较可穿戴中心静脉导管固定装置与传统固定技术(敷料)在减少导管断裂、移位和感染方面的效果,并按月计算各组的干预前后事件数,分析治疗效果。数据可用于评估儿科中心静脉导管管理相关结局的预测与干预效果分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:中心静脉导管并发症、中心静脉导管感染、中心静脉导管相关感染、中心静脉导管脓毒症、短肠综合征、生活质量、儿科疾病。使用传统固定技术(敷料)的儿童中心静脉导管患者会出现导管断裂、导管移位和导管感染。这些问题导致患者医疗保健利用率增加,并可能因儿童在家庭环境中受到限制而导致活动受限和发育迟缓。本研究的目的是确定可穿戴中心静脉导管固定装置与传统固定技术相比,能否减少导管断裂、导管移位和导管感染的数量。将计算每组干预前后每月的事件数,并分析治疗效果。假设是使用这种可穿戴中心静脉导管固定装置……

【主题与分类】

主题标签:Central Line Complication、Central Line Infection、Central Line-Associated Infection、Central Line Sepsis、Short Gut Syndrome、Quality of Life、Pediatric Disorder。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/NCT04522778

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    • 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

病症:中心静脉导管并发症、中心静脉导管感染、中心静脉导管相关感染、中心静脉导管脓毒症、短肠综合征、生活质量、儿科疾病。带有中心静脉导管的儿童由于传统的固定技术(敷料)而经历导管断裂、导管脱出和导管感染。这些问题导致患者医疗保健使用增加,并可能因儿童在家庭环境中受到限制而导致活动受限和发育迟缓。本研究旨在确定可穿戴中心静脉导管固定装置与传统固定技术相比,是否能减少导管断裂、导管脱出和导管感染的数量。将计算每组干预前后每月事件数,并分析治疗效果。假设是使用这种可穿戴中心静脉导管固定装置与传统粘性敷料相比,可以减少导管断裂、导管脱出和导管感染。次要评估结果将是生活质量。

这将通过标准化生活质量调查进行分析,治疗效果将以有序比值比报告。儿童天生好动,但鉴于其管路脆弱,活动受到父母限制。本研究旨在探讨与传统的固定技术相比,更安全的可穿戴固定装置能否改善生活质量。

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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