脓毒症 ICU 肠道微生物组分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov 的观察性研究,聚焦脓毒症与脓毒性休克患者在 ICU 期间的肠道微生物组变化

Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and TechnologyUnion Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
clinicaltrials
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其他分类SepsisSeptic Shock
Sepsis ICU Gut Microbiome Analysis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

脓毒症 ICU 肠道微生物组分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov 的观察性研究,聚焦脓毒症与脓毒性休克患者在 ICU 期间的肠道微生物组变化。研究计划纳入约 180 名在华中科技大学同济医学院附属协和医院 ICU 接受治疗的成年脓毒症患者,所有参与者仅接受常规医疗,不分配实验性治疗。研究者将在研究最初 48 小时内、第 3-5 天及后续时间点采集粪便样本,无法获取粪便且采样安全时改用直肠拭子。数据可用于分析肠道细菌及粪便化学物质模式,探索其与死亡或恢复不良风险的关联,属于感染性疾病/脓毒症主题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脓毒症、脓毒性休克。脓毒症是一种危及生命的状况,身体对感染的反应会损害自身器官。本研究旨在了解脓毒症期间肠道内细菌如何变化,以及粪便中发现的肠道细菌和化学物质模式是否有助于识别死亡或恢复不良风险较高的患者。这项观察性研究计划纳入约 180 名在华中科技大学同济医学院附属协和医院重症监护室(ICU)接受治疗的成年脓毒症患者。所有参与者都将接受常规医疗护理。本研究不会分配实验性治疗或改变治疗决策。研究人员将收集粪便样本,或在无法获取粪便且采样安全时收集直肠拭子。样本将在研究最初 48 小时内、第 3-5 天、在 da

【主题与分类】

主题标签:Sepsis、Septic Shock。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/NCT07864818

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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

疾病:脓毒症、脓毒性休克。脓毒症是一种危及生命的疾病,机体对感染的反应会损害自身器官。本研究旨在了解脓毒症期间肠道内细菌如何变化,以及肠道细菌模式和粪便中发现的化学物质能否帮助识别死亡或康复不良风险较高的患者。这项观察性研究计划纳入约180名在华中科技大学同济医学院附属协和医院重症监护室(ICU)接受治疗的脓毒症成人患者。所有参与者都将接受常规医疗护理。本研究不会分配实验性治疗或改变治疗决策。研究人员将采集粪便样本,或在无法获得粪便且采样安全时采集直肠拭子。样本将在研究最初48小时内、第3-5天、第7天以及可行时在ICU出院前采集。研究人员将检测肠道细菌的种类和数量。来自选定参与者组的样本还将检测与代谢相关的化学物质。

将从医疗记录中收集有关疾病严重程度、药物、营养和器官支持的信息。参与者将被随访90天,采用医疗记录和电话随访的方式。主要临床结局是28天内任何原因导致的死亡。其他结局包括90天内的死亡和非计划性再入院。研究人员将评估肠道细菌模式是否能为常规临床评估提供有用信息,并将研究结果与其他脓毒症研究的现有数据进行比较。

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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