研究方案:白血病治疗期间儿童霉菌感染发病率与危险因素研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童白血病治疗期间的侵袭性霉菌感染(IMI)。源站描述指出,化疗会削弱儿童免疫系统,使其易受以曲霉菌属为主的感染,高危人群包括因血液恶性肿瘤接受化疗导致长期粒细胞减少的患儿、异基因造血干细胞移植受者及长期使用糖皮质激素的儿童

University of Southern DenmarkUniversity of Southern Denmark
clinicaltrials
浏览 8
基因组预测Leukemia, Myeloid, AcuteAcute Lymphoblastic Leukemia
Study Protocol: Study on Incidence and Risk Factors of Mold Infections in Children During Leukemia Treatment

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

研究方案:白血病治疗期间儿童霉菌感染发病率与危险因素研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童白血病治疗期间的侵袭性霉菌感染(IMI)。源站描述指出,化疗会削弱儿童免疫系统,使其易受以曲霉菌属为主的感染,高危人群包括因血液恶性肿瘤接受化疗导致长期粒细胞减少的患儿、异基因造血干细胞移植受者及长期使用糖皮质激素的儿童。研究拟通过回顾性队列,获取2008至2022年丹麦接受急性髓系白血病(AML)和急性淋巴细胞白血病(ALL)一线治疗儿童的IMI流行病学概览,并识别可能的危险因素。数据可用于儿童白血病治疗中霉菌感染的流行病学分析与风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病。化疗会削弱儿童的免疫系统,使其易受感染,包括主要由曲霉菌属引起的侵袭性霉菌感染(IMI)。获得性免疫缺陷儿童中IMI的高危人群是因血液恶性肿瘤接受化疗导致长期粒细胞减少的患者、异基因造血干细胞移植(HSCT)受者以及接受长期糖皮质激素治疗的儿童。发病率和死亡率常被报道为较高。在一项回顾性队列研究中,我们旨在获取2008年至2022年丹麦接受急性髓系白血病(AML)和急性淋巴细胞白血病(ALL)一线治疗的儿童中IMI的流行病学概览,并识别可能的危险因素,包括治疗相关的不良

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Myeloid, Acute、Acute Lymphoblastic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05774990

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    • 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。

数据说明

条件:白血病,髓系,急性,急性淋巴细胞白血病。化疗可削弱儿童的免疫系统,使其易受感染,包括主要由曲霉属引起的侵袭性霉菌感染(IMI)。获得性免疫缺陷儿童中IMI的高危人群包括因血液系统恶性肿瘤接受化疗导致长期粒细胞减少的患者、异基因造血干细胞移植(HSCT)受者以及接受长期皮质类固醇治疗的儿童。发病率和死亡率常被报道为较高水平。在一项回顾性队列研究中,我们旨在获得2008年至2022年丹麦接受急性髓系白血病(AML)和急性淋巴细胞白血病(ALL)一线治疗的儿童中IMI的流行病学概况,并识别可能的危险因素,包括治疗相关的不良反应。目标 1. 确定并比较丹麦儿童AML和ALL一线化疗期间IMI的发病率。2. 确定并比较丹麦儿童AML和ALL一线化疗期间IMI的死亡率。3.

探讨丹麦儿童AML和ALL一线化疗期间IMI的危险因素。

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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