儿科癌症患者医院感染监测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00843804

标准获取流程：

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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

疾病：医院感染、血流感染、侵袭性曲霉病。研究类型：前瞻性多中心监测研究，参考在高危儿科癌症患者感染性和血栓性并发症管理过程中常规收集的档案数据。Oncoped 2006研究的主要目标 1. 从前瞻性多中心监测的角度，描述儿科癌症患者中选定医院感染的流行病学，既包括单位层面，也包括来自累积数据的参考数据库。 2. 使参与机构能够 * 将其自身结果与其他中心及参考数据库（中位数和第75百分位数）进行比较。 * 降低儿科癌症患者医院感染的发病密度和导管相关感染的发病率。 3. 通过质量保证和减少医院感染来促进患者安全。 4. 描述与所记录的医院感染事件相关的客观结局变量（死亡率、住院时间、需要重症监护、需要外科干预） 5.

加强医疗团队与感染控制人员及传染病专家在此临床情境中的实际协作。6. 描述血流感染细菌病原体的分布，并以标准化方法（中心参考实验室）确定血液培养中检出的细菌病原体对该高危人群中一线和二线抗菌药物的敏感性（最低抑菌浓度）。7. 检测具有新发抗菌药物耐药类型的细菌分离株。8. 描述儿科癌症患者中与医院感染相关的抗菌药物和抗真菌药物的治疗使用情况。9. 描述儿科癌症患者中侵袭性曲霉病的发病率和发病密度。10. 描述常见及新发病毒性呼吸道病原体（RSV、Influenza、hMPV、hCoV、hBoV）在儿科

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。