Bili-ruler低成本塑料黄疸计用于新生儿社区筛查的评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Bili-ruler这一低成本塑料黄疸计在新生儿社区筛查中的评估。源站描述指出新生儿黄疸可致脑损伤和死亡,2016年每10万例死亡中占13.09例,南亚和撒哈拉以南非洲负担最重;标准护理目视检查灵敏度仅42%,经皮胆红素仪价格高(>3000美元)

基本信息
资源简介
Bili-ruler低成本塑料黄疸计用于新生儿社区筛查的评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Bili-ruler这一低成本塑料黄疸计在新生儿社区筛查中的评估。源站描述指出新生儿黄疸可致脑损伤和死亡,2016年每10万例死亡中占13.09例,南亚和撒哈拉以南非洲负担最重;标准护理目视检查灵敏度仅42%,经皮胆红素仪价格高(>3000美元)且对深色皮肤新生儿不准确。数据可用于黄疸筛查工具相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:新生儿黄疸、新生儿疾病与异常、新生儿高胆红素血症、筛查工具、筛查。新生儿黄疸,即胆红素分子在血液中蓄积,使新生儿面临脑损伤和死亡风险。高胆红素血症,即胆红素水平严重超过约15 mg/dL,是PRISMA MNH研究中的次要结局。2016年新生儿黄疸导致每10万例死亡中13.09例死亡,负担在南亚和撒哈拉以南非洲最高,新生儿黄疸分别是这两个地区新生儿死亡的第7位和第8位原因。推荐普遍筛查,但标准护理——目视检查皮肤和巩膜——灵敏度低,为42%。经皮胆红素仪是有前景的无创手持工具,但价格昂贵(>3000美元),且对肤色较深的新生儿不准确。在低和中等收入国
【主题与分类】
主题标签:Jaundice, Neonatal、Neonatal Diseases and Abnormalities、Neonatal Hyperbilirubinemia、Screening Tool、Screening。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06687746
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06687746
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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
条件:黄疸、新生儿、新生儿疾病与异常、新生儿高胆红素血症、筛查工具、筛查。新生儿黄疸,即胆红素分子在血液中蓄积,使新生儿面临脑损伤和死亡的风险。高胆红素血症,即胆红素水平严重升高至约15 mg/dL以上,是PRISMA MNH研究中的次要结局。2016年,新生儿黄疸导致的死亡率为每10万例中13.09例,疾病负担在南亚和撒哈拉以南非洲最高,新生儿黄疸分别是这两个地区新生儿死亡的第7位和第8位原因。推荐进行普遍筛查,但标准照护方法——肉眼观察皮肤和巩膜——灵敏度较低,仅为42%。经皮胆红素测定仪是有前景的无创手持工具,但价格昂贵(>3000美元),且在肤色较深的新生儿中测量不准确。在低收入和中等收入国家以及农村地区,由于缺乏适当、可负担且准确的筛查工具,监护人和临床医生往往无法识别高危新生儿。
bili-ruler是一把售价10美元的标尺,带有六种黄色色调,可在家庭、流动诊所和农村地区等多种环境中实现高灵敏度的黄疸筛查。在本研究中,我们将使用三种无创技术评估新生儿的黄疸:bili-ruler、目视检查和经皮胆红素测定(一种手持设备)。目标是确定bili-ruler的六种黄色色调能否与经皮设备测得的胆红素水平准确相关,以及评估来自不同背景的众多用户能否轻松使用bili-ruler获得可比的测量结果。此外,关于早产儿和不同肤色新生儿(尤其是较深肤色)中黄疸的进展及无创筛查工具性能的证据有限。我们希望通过利用现有的多中心国际合作(妊娠风险、婴儿监测与测量联盟,即PRISMA)并招募
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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