真菌性肺炎评估与可能性预测评分的推导与验证

该数据集源自clinicaltrials.gov,主题为真菌性肺炎的临床预测研究。真菌性肺炎是严重呼吸道感染的日益常见病因,伴随较高的发病率与死亡率,早期诊断因临床表现非特异而困难

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其他预测PneumoniaFungal PneumoniaAspergillosis PneumoniaPulmonary AspergillosisPulmonary Aspergillosis InvasivePneumocystisPneumocystis PneumoniaFungal DiseaseFungal InfectionFungal Infection Lungs
Derivation and Validation of the Fungal Pneumonia Assessment and Likelihood Predictor Score

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

真菌性肺炎评估与可能性预测评分的推导与验证

该数据集源自clinicaltrials.gov,主题为真菌性肺炎的临床预测研究。真菌性肺炎是严重呼吸道感染的日益常见病因,伴随较高的发病率与死亡率,早期诊断因临床表现非特异而困难。FUNGAL-P研究为在意大利佛罗伦萨Careggi大学医院开展的非营利性单中心观察性研究,旨在推导并验证用于早期识别真菌性肺炎或真菌-细菌共感染的临床预测规则。数据可用于构建和评估肺炎风险预测模型(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肺炎、真菌性肺炎、曲霉性肺炎、肺曲霉病、侵袭性肺曲霉病、肺孢子菌、肺孢子菌肺炎、真菌病。真菌性肺炎是严重呼吸道感染日益被认识的病因,并与显著的发病率和死亡率相关。早期诊断仍然具有挑战性,因为临床表现往往非特异,且常规诊断标准在急诊环境中可能不易适用。识别延迟可能导致诊断检查和靶向抗真菌治疗启动的延迟。FUNGAL-P研究是一项非营利性、单中心观察性研究,在意大利佛罗伦萨的Careggi大学医院开展。该研究旨在推导并验证一种临床预测规则,用于早期识别真菌性肺炎或真菌-细菌共感染。

【主题与分类】

主题标签:Pneumonia、Fungal Pneumonia、Aspergillosis Pneumonia、Pulmonary Aspergillosis、Pulmonary Aspergillosis Invasive、Pneumocystis、Pneumocystis Pneumonia、Fungal Disease、Fungal Infection、Fungal Infection Lungs。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07681583

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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

疾病:肺炎、真菌性肺炎、曲霉病性肺炎、肺曲霉病、侵袭性肺曲霉病、肺孢子菌、肺孢子菌肺炎、真菌性疾病。真菌性肺炎作为严重呼吸道感染的病因日益受到重视,并伴有较高的发病率和死亡率。早期诊断仍具挑战性,因为临床表现常无特异性,且传统诊断标准在急诊环境中可能难以直接适用。识别延迟可能导致诊断检查延迟及靶向抗真菌治疗的启动延迟。FUNGAL-P研究是一项非营利性、单中心观察性研究,在Careggi大学医院(意大利佛罗伦萨)开展。该研究旨在推导并验证一项临床预测规则,用于早期识别表现为肺炎的成年患者中的真菌性肺炎或真菌-细菌混合感染。该研究包括两个连续阶段。回顾性推导阶段:推导队列包括2022年1月1日至2023年12月31日期间诊断的微生物学确诊肺炎的成年患者。

符合条件的患者在就诊后48小时内接受了支气管肺泡灌洗(BAL)、支气管吸引物或气管内吸引物的采集。微生物学检查包括真菌和细菌培养、半乳甘露聚糖检测、曲霉属和耶氏肺孢子菌的分子检测,以及多重分子呼吸道病原体检测。经微生物学确诊为真菌性肺炎的患者构成研究组,而细菌性或病毒性肺炎患者作为对照组。真菌-细菌混合感染病例归类为真菌性肺炎。未通过微生物学鉴定出病原体的患者被排除。前瞻性验证阶段 验证队列包括2024年1月1日至2024年12月31日期间连续入组的成年肺炎患者。患者按照标准临床实践接受了常规微生物学检查。对推导出的FUNGAL-P评分的性能进行了评估 p

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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