创伤ICU住院后神经心理功能障碍与系统性炎症机制研究
源站描述指出长期认知障碍(LTCI)可在出院后持续数月至数年,既往研究未用NIH Common Data Elements充分刻画原发性脑损伤、多发伤贡献及危重病程时间线

基本信息
资源简介
创伤ICU住院后神经心理功能障碍与系统性炎症机制研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦创伤ICU住院后的神经心理功能障碍与系统性炎症机制,覆盖Delirium、Cognitive Impairment、早发型Alzheimer、Trauma、Polytrauma、Traumatic Brain Injury、ICU及Critical Illness等主题。源站描述指出长期认知障碍(LTCI)可在出院后持续数月至数年,既往研究未用NIH Common Data Elements充分刻画原发性脑损伤、多发伤贡献及危重病程时间线。该数据可用于研究ICU后认知结局、谵妄与继发性脑损伤机制及相关风险因素(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Delirium、Cognitive Impairment、Alzheimer; Early Onset、Trauma、Polytrauma、Traumatic Brain Injury、ICU、Critical Illness。认知技能是管理金钱、维持就业和独立生活所需的关键能力。长期认知障碍(LTCI)是这些能力的致残性丧失,可持续数月至数年。LTCI常发生于原发性脑损伤(如创伤性脑损伤、缺氧)之后,但较早的LTCI研究未使用NIH Common Data Elements in Imaging刻画原发性脑损伤、未刻画多发伤的贡献以及危重疾病的时间进程,包括继发性脑损伤(即谵妄)。在我们最近一项针对无原发性脑损伤的ICU患者的大型研究中,超过50%的患者存在LTCI,近50%在出院后一年新近失业。院内谵妄是主要的独立
【主题与分类】
主题标签:Delirium、Cognitive Impairment、Alzheimer; Early Onset、Trauma、Polytrauma、Traumatic Brain Injury、ICU、Critical Illness。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03098459
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03098459
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:谵妄、认知障碍、阿尔茨海默病;早发性、创伤、多发伤、创伤性脑损伤、ICU、危重症。认知技能是管理金钱、维持就业和独立生活所需的关键能力。长期认知障碍(LTCI)是这些能力的致残性丧失,可持续数月至数年。LTCI常发生于原发性脑损伤(如创伤性脑损伤、缺氧)之后,但较早的LTCI研究未使用NIH影像学通用数据元素对原发性脑损伤进行特征描述,也未考虑多发伤的贡献以及危重症的时间进程,包括继发性脑损伤(即谵妄)。在我们近期一项针对无原发性脑损伤的ICU患者的大型研究中,超过50%的患者存在LTCI,近50%的患者在出院后一年时处于新失业状态。院内谵妄是LTCI的主要独立危险因素。令人惊讶的是,这种与谵妄相关的LTCI与既往研究中度创伤性脑损伤后所见的LTCI相似。因此,原发性和继发性脑损伤均与LTCI相关,但尚未对二者进行共同研究。
在LTCI中,明确原发性脑损伤与谵妄的独立风险尚存在未满足的需求。创伤ICU患者同时面临原发性脑损伤和/或多系统损伤、继发性脑损伤以及危重症的综合风险;这些危重创伤患者是填补该知识空白的关键人群。因此,我们的第一个假设是:在控制合并症、社会经济状况、伤前就业情况、原发性脑损伤、多发伤及危重症等混杂因素后,谵妄持续时间是LTCI严重程度的独立风险因素。目标1将通过明确创伤ICU受试者中原发性和继发性脑损伤对LTCI严重程度的独立风险来验证这一假设。然而,LTCI对就业的实际影响尚未在上述混杂因素和社会因素得到解释或校正的情况下加以阐明。据此,我们的第二个假设是:LTCI严重程度是较低就业水平的独立风险因素。
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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