危重患者长期结局与重症后综合征：代谢特征与身体功能的关联研究

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07170527

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数据说明

条件：重症监护后综合征（PICS）。在荷兰，每年有超过70，000名患者入住重症监护病房（ICU）。尽管过去几十年来危重疾病的生存率有所提高，但患者仍遭受严重的无力和功能障碍，统称为重症监护后综合征（PICS）。PICS涵盖了一系列长期的身体、认知和心理健康问题，对患者的生活质量产生严重影响。研究改善危重疾病后恢复策略的研究显示出有限的效果。这可能归因于在ICU幸存者中观察到的异质性恢复轨迹。研究主要集中在不可改变因素（如年龄、性别和疾病严重程度）与PICS结果之间的关联。然而，对潜在可改变的代谢特征（如高分解代谢、肌肉代谢、营养状况、炎症反应和肠道健康）的全面评估尚缺乏。这些可改变的因素可能值得关注，因为它们很可能塑造危重疾病幸存者的恢复轨迹。

这种方法将不可改变因素的评估与潜在可改变因素的评估相结合，对于理解PICS背后复杂的、多因素的病理生理机制至关重要。TOPICS研究旨在探讨危重症期间的可改变因素（如高分解代谢、肌肉代谢、营养状况、炎症反应和肠道健康）与ICU幸存者身体和心理功能之间的关联。其主要研究问题包括：1. 危重症急性期的代谢特征与ICU入住后3个月时的身体功能之间存在何种关联？2. 危重症急性期的代谢特征与恢复阶段不同时间点的身体功能之间存在何种关联？3. 这些关联

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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