急诊科脓毒症警报常规实施

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07020598

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数据说明

疾病情况：脓毒症。脓毒症是一种危及生命的疾病，具有较高的发病率和死亡率，全球每年有数百万人受到影响。及时识别和早期启动治疗对于改善预后至关重要。为满足这一需求，瑞典斯德哥尔摩一家大型三级医院——卡罗林斯卡大学医院胡丁厄院区急诊科于2017年10月引入了结构化的脓毒症预警流程。该脓毒症预警流程旨在利用预定义的分诊标准，在患者就诊急诊科早期识别有脓毒症风险的患者。预警由急诊科护士根据疑似感染和使用RETTS系统（快速急诊分诊与治疗系统）的特定分诊参数触发。分诊优先级为1级的患者，或分诊优先级为2-3级且血乳酸水平>3.2 mmol/L的患者符合条件。一旦启动预警，由急诊科、感染科和重症监护室医生组成的多学科响应团队会迅速集结，以协调患者评估并启动早期、规范化的脓毒症诊疗，包括及时给予抗生素治疗和液体复苏。

该应答遵循了与“拯救脓毒症运动”指南一致的标准化检查清单。本研究通过比较实施前后的结局，评估脓毒症警报流程的临床影响。研究采用回顾性观察性队列设计，包含两个数据收集期：干预前为期2年的对照期（2015年10月-2017年9月）和脓毒症警报处于运行状态的为期2.25年的干预期（2017年10月-2019年12月）。纳入的所有患者均≥18岁，从急诊科入院且疑似细菌感染（定义为48小时内启动抗生素治疗并持续至少96小时，或直至死亡、出院或转入ICU），并符合脓毒症警报标准。为评估干预的有效性，主要

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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