围手术期超敏反应中的标准化药物激发试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为围手术期超敏反应中的标准化药物激发试验。围手术期超敏反应可带来严重并发症甚至死亡风险,明确致敏药物对后续安全麻醉至关重要,但多种药物同时给药及麻醉手术本身对症状的掩盖使判断困难

基本信息
资源简介
围手术期超敏反应中的标准化药物激发试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为围手术期超敏反应中的标准化药物激发试验。围手术期超敏反应可带来严重并发症甚至死亡风险,明确致敏药物对后续安全麻醉至关重要,但多种药物同时给药及麻醉手术本身对症状的掩盖使判断困难。常规检测在阴性结果后再次暴露发生率较低,似有较好预测价值,但麻醉医师仍常避免再次使用索引反应中涉及的神经肌肉阻滞剂。数据可用于围手术期超敏反应致敏药物识别与后续用药安全相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Allergic Reaction, Hypersensitivity, Perioperative Complication, Anaphylaxis, Anaphylactic Reaction, Immediate Hypersensitivity, Hypersensitivity, Drug. 围手术期超敏反应(POH)在围手术期构成重大并发症和死亡风险。在初始反应缓解后,确定致敏药物对于未来手术的安全麻醉至关重要。然而这并不容易,因为许多药物几乎同时给药,且麻醉和手术可能诱发或掩盖超敏反应的许多症状。基于阴性检查后再次暴露时 POH 发生率较低,常规检测似乎提供了良好的预测价值。尽管检查结果为阴性,麻醉医师仍常选择不再使用索引反应中曾使用的神经肌肉阻滞剂(NMBA),尤其是如果
【主题与分类】
主题标签:Allergic Reaction、Hypersensitivity、Perioperative Complication、Anaphylaxis、Anaphylactic Reaction、Immediate Hypersensitivity、Hypersensitivity, Drug。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06065137
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06065137
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:过敏反应、超敏反应、围手术期并发症、过敏性休克、过敏性反应、速发型超敏反应、药物超敏反应。围手术期超敏反应(POH)在围手术期具有导致重大并发症和死亡的风险。在初次反应缓解后,确定致病药物对于未来手术中安全使用麻醉药物至关重要。然而,这并非易事,因为许多药物几乎同时给药,且麻醉和手术本身可能诱发或掩盖超敏反应的许多症状。基于阴性检查后再次暴露时POH的低发生率,常规检测似乎提供了良好的预测价值。尽管检查结果为阴性,麻醉医师往往选择不再使用初次反应中涉及的神经肌肉阻滞剂(NMBA),尤其是在未找到其他致病因素的情况下。
这引入了一个重要的偏倚,因为该组(未找到致病药物、未再次暴露于NMBA)可能具有最高的假阴性风险,因为NMBA是我们地区POH最常见的原因。关于我们团队和其他团队早先通过回顾性分析后续再暴露来建立常规检测阴性预测值(NPV)的尝试,也可以提出同样的意见。要真正确定常规检测的NPV,从而确定是否需要进行DPT,需要采用前瞻性方法,即在常规检测阴性后对所有患者使用索引药物进行激发试验。因POH诊断评估而转诊的成年患者,如果其临床病史符合POH,将被纳入研究。所有患者将首先接受针对所有索引产品的全面诊断评估,包括体内试验(皮肤试验)和体外试验(特异性IgE以及——对于可进行该检测的药物——嗜碱性粒细胞活化试验)。
临床反应(包括指示反应及DPT期间的任何反应)将根据国家审计计划(NAP-6)分类标准进行分类,该标准将非致命性POH分为4级:
- NAP 1级(仅有皮肤/黏膜体征)
- NAP 2级(循环或呼吸系统症状)
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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