血清copeptin与神经元特异性烯醇化酶是新生儿窘迫及长期神经发育结局的标志物
该数据集来自search.dataone.org,聚焦新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)与出生窒息。研究在出生后6、12、24、48、72和168小时连续采集75例接受72小时治疗性低温的足月HIE新生儿血清,测定copeptin与神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平,另对10例随机进入TOBY队列常温组

基本信息
资源简介
血清copeptin与神经元特异性烯醇化酶是新生儿窘迫及长期神经发育结局的标志物
Serum copeptin and neuron specific enolase are markers of neonatal distress and long-term neurodevelopmental outcome
该数据集来自search.dataone.org,聚焦新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)与出生窒息。研究在出生后6、12、24、48、72和168小时连续采集75例接受72小时治疗性低温的足月HIE新生儿血清,测定copeptin与神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平,另对10例随机进入TOBY队列常温组的HIE新生儿测定出生后血清copeptin。所有新生儿在2岁时采用Bayley婴幼儿发育量表-II进行神经发育评估。数据可用于分析早期生物标志物动态变化与长期神经发育结局的预测关系(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在评估被诊断为出生窒息的新生儿血清copeptin和神经元特异性烯醇化酶(NSE)系列水平的早期变化,并确定出生后168小时内测量的这些生物标志物是否能预测长期神经发育结局。从75例被诊断为缺氧缺血性脑病(HIE)并接受72小时治疗性低温的足月新生儿中,于出生后6、12、24、48、72和168小时采集血清样本,测定copeptin和NSE水平。此外,还对10例被随机分配到TOBY队列常温组的HIE诊断新生儿测定了出生后血清copeptin水平。所有新生儿在2岁时使用Bayley婴幼儿发育量表-II进行神经发育评估。copeptin水平在出生后6小时最高
【主题与分类】
主题标签:outcome、biomarker、neonate、neuron specific enolase (NSE)、copeptin、hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE)、birth asphyxia、arginine vasopressin (AVP)。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acab83b440096e677e2f0c79b7f2380f2c92c82f3693acfb436c76c39a58b7eec
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在评估被诊断为出生窒息的 neonates 系列血清中 copeptin 和神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平的早期变化,并确定出生后前168小时内测量的这些生物标志物是否能预测长期神经发育结局。研究对75名被诊断为缺氧缺血性脑病(HIE)并接受72小时治疗性低温治疗的足月 neonates,在出生后6、12、24、48、72和168小时收集的血清样本中测量了 copeptin 和 NSE 水平。此外,还对10名被诊断为 HIE 并随机分配至 TOBY 队列常温组的 neonates 测量了出生后的血清 copeptin 水平。所有 neonates 在两岁时均使用贝利婴幼儿发展量表-II 进行神经发育评估。copeptin 水平在出生后6小时最高,并稳步下降,而 NSE 水平最高值则在出生后24小时测得。生物标志物水平与出生后6和12小时的血气参数(碱剩余、pH 和乳酸)相关。
与两岁时结局良好的新生儿相比,结局不良的新生儿在出生后早期阶段的 copeptin 和 NSE 水平显著更高。此外,在 TOBY 队列中,与常温新生儿相比,低温治疗的新生儿 copeptin 水平显著更低。总之,在出生后早期阶段测定的 copeptin 和 NSE 是诊断为 HIE 并接受治疗性低温治疗的足月新生儿长期神经发育结局的潜在预后生物标志物。
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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