外周灌注指数轨迹预测ICU脓毒症患者28天死亡率

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07740304

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数据说明

疾病：脓毒症、危重症。背景与依据 脓毒症和脓毒性休克仍是重症监护病房（ICU）死亡的主要原因。复苏通常以宏观血流动力学目标为指导，如平均动脉压（MAP）、尿量和乳酸清除率。然而，恢复宏观循环目标并不能保证充分的微循环灌注。这种宏观-微循环不一致，有时被称为隐匿性或不显性低灌注，与进行性器官功能障碍和更差的预后相关，但常规监测无法捕捉到它。外周灌注指数（PI）源自标准脉搏血氧饱和度波形，代表搏动信号与非搏动信号的比率。它是连续的、无创的，除常规监测外无需额外设备，并反映外周灌注。大多数现有证据评估的是单一时间点的PI，这可能无法捕捉复苏的动态性质。PI在最初24小时内的轨迹是否提供超出既定严重程度评分的预后信息，尚未得到充分确立。

目标 主要目标：确定ICU入住后最初24小时内外周灌注指数的变化轨迹是否能独立预测成人脓毒症或脓毒性休克患者的28天全因死亡率。次要目标：（1）量化在包含SOFA评分和动脉血乳酸的参考模型中加入PI轨迹后的增量预测价值；（2）在同一队列中比较PI、毛细血管再充盈时间（CRT）、皮肤花斑评分和乳酸的判别性能；（3）定义宏-微不一致表型（MAP达标但外周灌注持续受损）并评估其与28天死亡率的相关性；（4）开发符合TRIPOD规范的预测模型并在独立中心进行验证。研究设计与设置 前瞻性、观察性、双中心队列研究，实施于

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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