Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童:6-60月龄儿童I期临床数据-脉搏血氧饱和度
该数据集是Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童母研究的子集,专门包含6-60月龄儿童I期观察性队列的脉搏血氧饱和度数据

基本信息
资源简介
Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童:6-60月龄儿童I期临床数据-脉搏血氧饱和度
Smart Discharges Uganda Under 5: Phase I clinical data of children 6-60 months - pulse oximetry
该数据集是Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童母研究的子集,专门包含6-60月龄儿童I期观察性队列的脉搏血氧饱和度数据。研究在乌干达四家医院的儿科病房招募疑似脓毒症患儿,主要结局为存活出院后六个月的死亡率,旨在完善并外部验证先前开发的出院后死亡预测模型。数据通过加密研究平板在照护点采集并上传至REDCap数据库,可用于儿童脓毒症出院后死亡风险预测模型的开发与验证(来源 DataONE,http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据是Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童母研究的一个子集,专门针对6-60月龄儿童的I期观察性队列,包含脉搏血氧饱和度数据。背景:5岁以下疑似脓毒症儿童出院后发生大量死亡。本研究旨在完善并外部验证先前开发的出院后死亡预测模型。方法:在这项前瞻性观察性队列研究中,我们从社区招募了因疑似脓毒症入住乌干达四家医院儿科病房的6-60月龄儿童。主要结局是存活出院者出院后六个月的死亡率。数据收集方法:所有数据均在照护点使用加密研究平板电脑采集,随后上传至Research Electronic Data Capture(REDCap)数据库
【主题与分类】
主题标签:Big data、Data curation、Data management、Medicine, Health and Life Sciences、Pediatric、Neonatal infections、Infant、Algorithms、Sepsis、Child。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A56506d8a0d751b1d71d3cff07e1e5ee9ff01762a44c4ea73ce27752616eeddd2
使用许可:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0。
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据是Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童父母研究的一个子集,专门针对6-60月龄儿童的I期观察性队列,包含脉搏血氧饱和度数据。背景:5岁以下疑似脓毒症儿童出院后存在大量死亡。本研究旨在完善并外部验证先前开发的出院后死亡预测模型。方法:在这项前瞻性观察性队列研究中,我们从社区招募了6-60月龄因疑似脓毒症入住乌干达四家医院儿科病房的儿童。主要结局是存活出院者出院后六个月的死亡率。数据收集方法:所有数据均在照护现场使用加密的研究平板电脑收集,随后上传至不列颠哥伦比亚儿童医院研究所(加拿大温哥华)托管的Research Electronic Data Capture(REDCap)数据库。入院时,经过培训的研究护士系统收集临床、社会和人口学变量的数据。
出院后,现场工作人员分别在2个月和4个月时通过电话、6个月时通过面访联系照护者,以确定生命状态、出院后就医行为及再入院详情。对出院后死亡的儿童进行了口头尸检。伦理声明:本研究获Mbarara University of Science and Technology Research Ethics Committee(编号15/10-16)、Uganda National Institute of Science and Technology(HS 2207)及University of British Columbia / Children & Women’s Health Centre of British Columbia Research Ethics Board(H16-02679)批准。本稿件遵循流行病学观察性研究强化报告指南(STROBE)。受限文件提示:如果您尚未成为CoLab成员,请完成我们的会员申请调查,以便在2个工作日内获得受限文件的访问权限。部分
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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