脑肿瘤手术后巴比妥昏迷治疗神经结局的早期预测

该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为医学、健康与生命科学。源站描述了一项回顾性观察研究,纳入2010年1月至2016年12月间脑肿瘤手术后接受巴比妥昏迷治疗(BCT)的73例成人患者,旨在评估BCT用于预防或控制难治性颅内高压(RICH)后临床结局的早期预

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其他预测Medicine, Health and Life Sciences
Early prediction of neurological outcome after barbiturate coma therapy in patients undergoing brain tumor surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

脑肿瘤手术后巴比妥昏迷治疗神经结局的早期预测

Early prediction of neurological outcome after barbiturate coma therapy in patients undergoing brain tumor surgery

该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为医学、健康与生命科学。源站描述了一项回顾性观察研究,纳入2010年1月至2016年12月间脑肿瘤手术后接受巴比妥昏迷治疗(BCT)的73例成人患者,旨在评估BCT用于预防或控制难治性颅内高压(RICH)后临床结局的早期预测因素,主要结局为出院时以Glasgow Outcome Scale(GOS)评估的神经状态。数据可用于探索脑肿瘤术后BCT患者的神经结局预测因素(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:颅内压(ICP)快速升高是精细脑肿瘤手术后可能出现的危险情况。我们评估了脑肿瘤手术后为预防或控制难治性颅内高压(RICH)而进行的巴比妥昏迷治疗(BCT)临床结局的早期预测因素,以及基于神经结局的临床特征。方法:本回顾性观察研究纳入2010年1月至2016年12月间脑肿瘤手术后接受BCT的73例成人患者。研究的主要结局为出院时的神经状态,采用Glasgow Outcome Scale(GOS)评估。结果:73例患者中56例(76.7%)存活至出院。在这56例存活者中,25例(34.2%)显示有利的神经结局(GOS为4和5)。有创ICP监测为p

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2b6e188f4e83336d4fe353550b663b73b8d4730ba7c912aa068a787363d0cb46

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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

背景:颅内压(ICP)快速升高是脑肿瘤精细手术后可能发生的一种危险情况。我们评估了为预防或控制脑肿瘤术后难治性颅内高压(RICH)而实施的巴比妥昏迷治疗(BCT)的临床结局早期预测因素,以及基于神经学结局的临床特征。方法:本回顾性观察研究纳入2010年1月至2016年12月期间脑肿瘤术后接受BCT的73例成年患者。研究的主要结局为出院时的神经学状态,采用格拉斯哥结局量表(GOS)进行评估。结果:73例患者中56例(76.7%)存活至出院。在这56例存活者中,25例(34.2%)神经学结局良好(GOS为4和5)。60例(82.2%)患者进行了有创ICP监测。在这些患者中,20例在开始BCT前已确认存在难治性颅内高压(RICH)。

BCT后ICP较BCT前值显著下降;BCT后6小时内最大ICP较BCT前显著下降(16.2 [11.8–22.8] vs. 27.0 [23.0–39.0],p < 0.001)。对全部60例患者的ICP监测显示,神经功能预后良好者及存活者BCT后6小时内最大ICP显著较低(分别为p = 0.008和p = 0.028)。BCT后早期控制ICP与临床预后相关。未控制的RICH(BCT后6小时内ICP ≥ 22 mm Hg)是BCT后死亡的重要预测因素(校正风险比12.91,95%置信区间[CI] 2.788–59.749),尤其是BCT后6小时内ICP ≥ 15 mm Hg与神经功能预后不良相关(校正比值比1.17,95% CI 1.042–1.312)。两组神经功能预后之间,与BCT相关的并发症无显著差异。

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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