咯血患者的病因、检查与结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦咯血患者的病因、检查与结局,覆盖肺炎、结核、支气管扩张、呼吸道感染等呼吸系统疾病

Université de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
clinicaltrials
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其他分类HemoptysisHaemoptysisLung DiseasePneumoniaTuberculosisBronchiectasisRespiratory Tract InfectionsRespiratory Tract DiseasesBronchitisMycobacterium InfectionsBronchial DiseasePulmonary Hemorrhage
Etiologies, Investigations and Outcomes of Patients Presenting With Hemoptysis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

咯血患者的病因、检查与结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦咯血患者的病因、检查与结局,覆盖肺炎、结核、支气管扩张、呼吸道感染等呼吸系统疾病。数据涉及轻度或大量咯血,关注北美人群中病因构成与诊疗差异,可用于研究咯血病因分布、检查手段与临床结局,并支持呼吸系统疾病相关的分类与预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:咯血、咳血、肺部疾病、肺炎、结核病、支气管扩张、呼吸道感染、呼吸道疾病。理由:轻度或大量咯血对患者和医生都令人担忧。根据病因不同,处理方式也不同,而北美人群的病因尚未明确。尽管该症状在临床上常见,但针对北美人群发表的研究很少。在海外人群中,结核病是咯血的常见病因,但在研究者中心似乎不那么普遍。此外,尚无已知的关于咯血检查和管理的官方指南。研究者假设,在北美人群中使用现代技术可能会产生不同的发现,并提供更准确的……

【主题与分类】

主题标签:Hemoptysis、Haemoptysis、Lung Disease、Pneumonia、Tuberculosis、Bronchiectasis、Respiratory Tract Infections、Respiratory Tract Diseases、Bronchitis、Mycobacterium Infections。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/NCT02913365

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02913365

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    • 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

病症:咯血、咳血、肺部疾病、肺炎、结核病、支气管扩张、呼吸道感染、呼吸道疾病。理由:咯血,无论是轻微还是大量,都令患者和医生担忧。其管理依据病因不同而有所差异,而这些病因在北美人群中尚未明确。尽管这种症状在临床上常见报告,但在北美人群中关于此主题发表的研究却很少。在海外人群中,结核病是咯血的一个常见原因,而在研究中心的患病率似乎较低。此外,关于咯血的检查和管理,目前尚无已知的官方指南。研究者假设,在北美人群中使用现代技术可能会得出不同的发现,并提供更准确的诊断方法。因此,该研究比较了在北美三级中心就诊的患者中咯血的不同病因及所采用的检查方法。

方法:研究者对2005年至2010年间就诊于研究者中心的咯血患者的病历进行了回顾性分析。对每次就诊记录均进行了单独审查,以描述患者特征、咯血病因及所采用的检查手段。同时记录了2年内的全因死亡率。将对现有数据进行描述性统计分析。

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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