资源有限地区小容量血浆置换治疗Guillain-Barré综合征的II期安全性与可行性研究

本数据集来自一项在孟加拉国达卡国家神经科学研究所开展的II期非随机单臂干预试验,评估小容量血浆置换(SVPE)作为Guillain-Barré综合征(GBS)替代疗法的安全性与可行性

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蛋白质分类Staphylococcus aureusStreptococcus
Small volume plasma exchange for Guillain-Barré syndrome in resource-limited settings: a phase II safety and feasibility study

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

资源有限地区小容量血浆置换治疗Guillain-Barré综合征的II期安全性与可行性研究

Small volume plasma exchange for Guillain-Barré syndrome in resource-limited settings: a phase II safety and feasibility study

本数据集来自一项在孟加拉国达卡国家神经科学研究所开展的II期非随机单臂干预试验,评估小容量血浆置换(SVPE)作为Guillain-Barré综合征(GBS)替代疗法的安全性与可行性。研究对象为20名发病两周内、无法独立行走超过10米的成人GBS患者,干预为连续8天、每天3至6次的SVPE操作。数据可用于分析严重不良事件(如与中心静脉导管相关的严重脓毒症和深静脉血栓)及治疗可行性,支持神经系统疾病治疗安全性研究(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):目的:评估小容量血浆置换(SVPE)作为标准血浆置换(PE)或静脉注射免疫球蛋白(IVIg)替代方案,用于Guillain-Barré综合征(GBS)患者的安全性和可行性。设计:非随机、单臂、干预性试验。地点:孟加拉国达卡国家神经科学研究所与医院。参与者:20名成人(>18岁)GBS患者,在无力症状出现后2周内就诊,且无法独立行走超过10米。干预:SVPE包括在血袋中进行血细胞沉降,并在血细胞回输后去除上清血浆。该操作每天重复三至六次,连续八天。结局指标:严重不良事件(SAE)定义为与SVPE期间使用的中心静脉导管(CVC)相关的严重脓毒症和深静脉血栓。

【主题与分类】

主题标签:Staphylococcus aureus、Streptococcus。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%3A983232b75e5cce6d455a5631bd95c6cf4ef8b3d270c1a21a1d98854f6b206e40

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A983232b75e5cce6d455a5631bd95c6cf4ef8b3d270c1a21a1d98854f6b206e40

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

目的:评估小容量血浆置换(SVPE)作为标准血浆置换(PE)或静脉注射免疫球蛋白(IVIg)替代方案,用于吉兰-巴雷综合征(GBS)患者的安全性和可行性。设计:非随机、单臂、干预性试验。地点:孟加拉国达卡国家神经科学研究所及医院。参与者:20例成年(>18岁)GBS患者,于无力症状出现2周内就诊,且无法独立行走超过10米。干预:SVPE包括在血袋中进行血细胞沉降,并在血细胞回输后去除上层血浆。该程序每日重复三至六次,连续八天。结局指标:严重不良事件(SAE)定义为严重脓毒症和与SVPE期间使用的中心静脉导管(CVC)相关的深静脉血栓形成。若少于5/20例患者发生SAE,则认为SVPE是安全的;若8 L血浆……

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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