早期地塞米松对严重烧伤主要并发症及全因死亡率的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦严重烧伤人群,主题为早期使用地塞米松对主要并发症及全因死亡率的影响

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clinicaltrials
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其他预测Severe Burns
Effect of Early Dexamethasone on Major Complications and All-cause Mortality in Severe Burns

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

早期地塞米松对严重烧伤主要并发症及全因死亡率的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦严重烧伤人群,主题为早期使用地塞米松对主要并发症及全因死亡率的影响。源站描述指出烧伤每年影响全球超过 1100 万人,造成严重疾病负担,年死亡超过 18 万例,尤其在低中收入国家。严重烧伤引发局部和全身炎症反应,炎症介质过度产生可导致加重的全身炎症反应综合征(SIRS),并与烧伤总面积(TBSA)相关,进而增加脓毒症、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)及急性肾损伤等器官衰竭风险。数据可用于研究烧伤后炎症相关并发症与死亡风险的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:严重烧伤。烧伤每年影响全球超过 1100 万人。这些损伤导致严重疾病负担,并每年造成超过 18 万例死亡,尤其是在低中收入国家。严重烧伤引发重要的局部和全身炎症反应,该反应可能失控。这种炎症是促进组织愈合的生理现象。然而,炎症介质的过度产生可能导致加重的全身炎症反应综合征(SIRS)。近期,烧伤总面积(TBSA)已显示与促炎介质(如 IL-6)的持续升高良好相关。这种 SIRS 反过来又导致脓毒症、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)以及一般器官衰竭(如急性肾)风险增加。

【主题与分类】

主题标签:Severe Burns。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/NCT06968559

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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

疾病情况:严重烧伤。全球每年有超过1100万人受到烧伤影响。这类损伤导致严重的并发症,造成沉重的社会负担,并且每年造成超过18万人死亡,尤其是在低收入和中等收入国家。大面积烧伤会引发重要的局部和全身炎症反应,这种反应可能超出机体调控能力。这种炎症是一种有利于组织愈合的生理现象。然而,炎症介质的过度产生可能导致加剧的全身炎症反应综合征(SIRS)。近年来,烧伤总面积(TBSA)已显示与促炎介质(如IL-6)的持续升高具有良好的相关性。这种SIRS反过来又增加了脓毒症、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)以及一般性器官衰竭(如急性肾损伤(AKI))的风险,其中大多数发生在入院第一周内。

皮质类固醇(CS)已证实对急性医学中SIRS诱导的器官功能障碍或死亡率有效,尤其是在感染性休克、多发伤患者中,以及最近在病毒性或非病毒性ARDS的治疗中,且不增加继发性细菌并发症或显著副作用的风险。事实上,近期SCCM指南明确提倡在重症社区获得性肺炎、感染性休克和ARDS中使用CS。研究者近期开展了一项大型多中心、双盲随机对照试验(PACMAN试验,PHRC-N 2016),纳入1222例拟行大手术的患者,研究者观察到地塞米松组血CRP浓度大幅下降。干预组AKI发生率及机械通气需求也显著降低。ICU中严重烧伤患者需接受多次手术,包括重大手术(切除、皮肤移植),使其在某些方面与PACMAN试验中的患者颇为相似。

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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