创伤性脑损伤患者低钠血症的患病率、严重程度、危险因素及预后价值

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性描述性研究,纳入 2014 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间法国蒙彼利埃 Lapeyronie 大学医院创伤重症监护室收治的创伤性脑损伤患者(头部 AIS ≥1),预计分析 650 至 700 例

University Hospital, MontpellierUniversity Hospital, Montpellier
clinicaltrials
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文本预测Traumatic Brain Injury
Prevalence, Severity, Risk Factors, and Prognostic Value of Hyponatremia in Patients With Traumatic Brain Injury

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

创伤性脑损伤患者低钠血症的患病率、严重程度、危险因素及预后价值

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性描述性研究,纳入 2014 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间法国蒙彼利埃 Lapeyronie 大学医院创伤重症监护室收治的创伤性脑损伤患者(头部 AIS ≥1),预计分析 650 至 700 例。研究关注低钠血症的患病率、严重程度、危险因素及预后价值,并给出 SIADH 与 CSW 的定义。数据可用于分析创伤性脑损伤后低钠血症的发生特征及相关因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:创伤性脑损伤。这是一项回顾性描述性研究。纳入患者为 2014 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日四年期间在 Lapeyronie 大学医院(法国蒙彼利埃)创伤重症监护室收治的创伤性脑损伤患者(头部 AIS ≥1)。利用我们的数据库,研究者估计该期间有 650 至 700 名患者符合纳入标准并将被分析。纳入将在开放病历后确认。SIADH 的定义为发生低钠血症(≤135 mmol/L)并伴有不适当的尿液浓缩(尿/血浆渗透压 ≥1)和低每日尿量(<1500 ml/24H)。CSW 的定义为发生低钠血症(≤135 mmol/L)并伴有大量尿钠排泄(>140 mmol/L)和每日尿量 > 1500 ml/24H。数据收集将 conc

【主题与分类】

主题标签:Traumatic Brain Injury。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05301049

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    • 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:创伤性脑损伤。这是一项回顾性描述性研究。纳入患者为2014年1月1日至2017年12月31日四年期间,在法国蒙彼利埃Lapeyronie大学医院创伤重症监护室收治的创伤性脑损伤患者(头部AIS≥1)。利用我们的数据库,研究者估计该期间符合纳入标准的患者约有650至700例,并将对其进行分析。纳入将在开放病历后确认。SIADH的定义为:发生低钠血症(≤135 mmol/L),伴不适当的尿液浓缩(尿/血浆渗透压≥1)及每日尿量低(<1500 ml/24H)。CSW的定义为:发生低钠血症(≤135 mmol/L),伴大量尿钠排泄(>140 mmol/L)及每日尿量>1500 ml/24H。数据收集将涉及病历资料:病史、创伤严重程度、计算机断层扫描上的脑损伤、严重并发症、特异性治疗,以及从ICU入院至出院的生物学病程。

主要终点为创伤性脑损伤后前10天内低钠血症(≤135 mmol/L)的患病率。次要终点为CSW和SIADH的特定患病率、这些疾病实体的危险因素、其严重程度、发病时间及其发病率与死亡率。

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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