严重腹部创伤院内死亡预测因素

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07843628

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数据说明

疾病条目：腹部损伤、创伤与损伤、非穿透性创伤、穿透性创伤、多发伤、失血性休克、院内死亡率。背景与依据：创伤是全球范围内致死和致残的主要原因之一，也是人生前四十年死亡的首要原因。腹部在严重损伤中占相当大比例，腹部创伤对早期失血性死亡以及晚期因脓毒症和多器官功能障碍导致的死亡贡献尤为突出。结局取决于损伤解剖结构、生理储备、复苏的及时性与充分性，以及外科和重症监护应对之间的相互作用。现有的风险量化工具——解剖学损伤严重度评分（ISS）、生理学修订创伤评分（RTS）、二者结合的TRISS，以及MGAP等更简便的床旁工具——主要在高收入创伤体系中推导和校准，其能否迁移适用于资源受限环境中的高容量中心尚不确定。

依赖进口的风险评估可能造成风险误分类、扭曲基准比较，并对分诊、大量输血启动以及确定性修复与损伤控制手术之间的选择提供有限指导。知识空白尽管创伤评分文献丰富，但来自中低收入环境高容量三级创伤中心的前瞻性单中心数据很少，这些数据（i）专门聚焦于严重腹部创伤而非笼统的多发伤，（ii）在解剖分级之外纳入早期动态生理和生化标志物（乳酸、碱缺失、凝血障碍指标），以及（iii）采用当代预测模型方法并经过内部验证，将本地推导的预测因子与既有评分直接比较。目标主要目标：确定在三级创伤中心就诊的严重腹部创伤患者中院内全因死亡的独立预测因子。次要目标：描述人口学、机制、生理、生化和解剖

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。