烧伤患者手术时机与结局研究（EARLYBURN）
EARLYBURN 是一项来自 clinicaltrials.gov 的烧伤研究数据集，聚焦重症烧伤患者首次手术时机对结局的影响
基本信息
资源简介
烧伤患者手术时机与结局研究（EARLYBURN）
EARLYBURN（Timing of Surgery And Outcome in Burn Patients）是一项登记于 clinicaltrials.gov 的烧伤研究数据集，在分类体系中归属于感染性疾病 / 脓毒症方向，主题标签为 Burns。该数据集围绕重症烧伤患者的首次手术时机展开，核心目的是探索首次手术的时间安排对重症烧伤患者结局的影响。由于在此类临床情境中实施随机分组并不可行，研究采用倾向性分析的方法，将接受早期手术的患者与接受晚期手术的患者进行匹配后比较。除主要目标外，该数据集还关注手术时机对并发症发生情况的影响，包括器官衰竭、感染与脓毒症，并评估血浆与尿液生物标志物在重症烧伤患者中的诊断与预后价值。整体而言，EARLYBURN 为研究烧伤外科干预时机与感染性并发症、器官功能及生物标志物之间关系提供了结构化的研究数据基础。
【数据集背景】
重症烧伤患者的救治涉及液体复苏、创面处理、感染防控与手术干预等多个环节，其中首次手术的时机选择长期是临床关注的焦点问题。手术过早可能加重患者围手术期的生理负担，手术过晚则可能增加创面感染与脓毒症的风险，但两者之间的权衡缺乏统一的结论。EARLYBURN 正是在这一背景下设立，其首要目标是探索首次手术时机对重症烧伤患者结局的影响。由于在烧伤重症人群中实施随机对照分组在伦理与实操层面均不可行，该研究选择以倾向性分析作为主要的比较策略，通过匹配接受早期手术与晚期手术的患者，尽可能控制混杂因素后观察手术时机与结局之间的关联。这一设计取向也决定了该数据集在感染性疾病 / 脓毒症方向上的研究价值，即从手术时机这一可干预因素出发，考察其与感染、脓毒症及器官衰竭等结局的关系。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Burns，研究对象为重症烧伤患者。围绕主要目标，数据内容涉及首次手术的时机信息以及与之对应的患者结局。次要目标方面，数据集涵盖手术时机对并发症发生情况的影响，具体包括器官衰竭、感染与脓毒症等结局指标；同时还包括血浆与尿液生物标志物的相关测量，用于评估其在重症烧伤患者中的诊断价值与预后价值。数据集的英文全称为 Timing of Surgery And Outcome in Burn Patients，缩写为 EARLYBURN。除上述内容外，关于具体变量条目、样本量、随访时长与数据结构等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于在该平台登记的研究项目所对应的数据资源。源站描述中列出的研究疾病条件为 Burns。研究设计上，由于随机化在该临床情境中不可行，研究采用倾向性分析对早期手术与晚期手术患者进行匹配。关于数据采集的具体机构、采集地点、采集时间窗口以及数据收集的具体流程，源站未提供。
【适用场景】
基于其研究主题与设计，该数据集适用于围绕重症烧伤患者手术时机与结局关系的研究场景，例如探讨首次手术时机与患者结局之间的关联、分析手术时机与器官衰竭、感染及脓毒症等并发症的关系，以及评估血浆和尿液生物标志物在重症烧伤人群中的诊断与预后价值。在分类上归属于感染性疾病 / 脓毒症方向，也使其可用于烧伤相关感染与脓毒症问题的二次研究。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
该数据集的核心分析思路是倾向性分析：将接受早期手术的患者与接受晚期手术的患者进行匹配，在匹配后的样本中比较手术时机与结局之间的关系。使用者在开展分析时需围绕这一设计特征组织研究问题与统计策略。关于数据访问方式、文件格式、变量编码规则及配套分析工具等具体使用信息，源站未提供。
【质量与限制】
该研究采用倾向性分析而非随机化设计，这是由临床情境中随机分组不可行所决定的，因此在因果推断上存在固有局限。关于样本量、缺失数据情况、数据完整性核查结果以及其它质量控制措施，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集登记于 clinicaltrials.gov，英文全称为 Timing of Surgery And Outcome in Burn Patients，缩写为 EARLYBURN。关于具体的引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02940171
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：烧伤。本研究的主要目的是探讨首次手术时机对重症烧伤患者结局的影响。由于在此情况下进行随机分组不可行，我们将采用倾向性分析，对接受早期手术和晚期手术的患者进行匹配。次要目的是评估手术时机对并发症（器官衰竭、感染、脓毒症）的影响，同时评估血浆和尿液生物标志物在重症烧伤患者中的诊断和预后价值。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
