血液肿瘤合并持续发热性粒细胞减少症感染预防研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦血液系统恶性肿瘤合并持续发热性粒细胞减少症患者的感染预防。覆盖白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、未指明成人实体瘤等病种，以及骨髓抑制、发热、感染等主题
基本信息
资源简介
血液肿瘤合并持续发热性粒细胞减少症感染预防研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦血液系统恶性肿瘤合并持续发热性粒细胞减少症患者的感染预防。覆盖白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、未指明成人实体瘤等病种，以及骨髓抑制、发热、感染等主题。研究比较哌拉西林/他唑巴坦单用或联用万古霉素的退热疗效，采用随机、双盲、多中心设计。可用于抗感染治疗方案评估、发热性中性粒细胞减少管理及血液肿瘤支持治疗相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：骨髓抑制、发热、盗汗和潮热、感染、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、未指明成人实体瘤、方案特定。目的：I. 比较哌拉西林和他唑巴坦联合或不联合万古霉素在降低血液系统恶性肿瘤合并持续发热性粒细胞减少症患者发热方面的疗效。概要：这是一项随机、双盲、多中心研究。患者每6小时接受一次静脉注射哌拉西林/他唑巴坦，输注时间20-30分钟。在开始治疗48-60小时内退热的患者继续单独接受哌拉西林/他唑巴坦。这些退热患者继续治疗至少7天，其中4天必须连续无发热。在初始48-60小时后仍发热的患者被随机分配继续接受哌拉西林
【主题与分类】
主题标签：Bone Marrow Suppression、Fever, Sweats, and Hot Flashes、Infection、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003805
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/NCT00003805
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
病情：骨髓抑制、发热、盗汗和潮热、感染、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、未明确的成人实体瘤、特定方案。
目的：I. 比较哌拉西林和他唑巴坦联合或不联合万古霉素在降低血液恶性肿瘤伴持续性发热性粒细胞减少症患者发热方面的疗效。
概述：这是一项随机、双盲、多中心研究。患者每6小时接受一次哌拉西林/他唑巴坦静脉滴注，持续20-30分钟。在开始治疗后48-60小时内退热的患者继续单独接受哌拉西林/他唑巴坦治疗。这些退热的患者继续治疗至少7天，其中4天必须连续无发热。初始48-60小时后仍发热的患者随机继续单独接受哌拉西林/他唑巴坦或联合万古霉素治疗。万古霉素静脉给药至少1小时，每日两次。在没有持续发热的情况下，治疗持续最多28天。治疗完成后7-10天对患者进行随访。
预计入组人数：本研究将共入组500名患者。
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。
