人重组干扰素γ治疗ICU患者呼吸机相关性肺炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为人重组干扰素γ治疗ICU患者呼吸机相关性肺炎(VAP)。源站描述指出,严重感染、创伤或大面积烧伤后患者常同时出现初始炎症反应失调与免疫抑制,伴随固有免疫和适应性免疫细胞的定量与功能改变,从而增加医院感染易感性,其中以VAP最为突出

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clinicaltrials
浏览 9
文本Pneumonia, Ventilator-Associated
Human Recombinant Interferon Gamma in the Treatment of Ventilator-acquired Pneumonia in ICU Patients

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

人重组干扰素γ治疗ICU患者呼吸机相关性肺炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为人重组干扰素γ治疗ICU患者呼吸机相关性肺炎(VAP)。源站描述指出,严重感染、创伤或大面积烧伤后患者常同时出现初始炎症反应失调与免疫抑制,伴随固有免疫和适应性免疫细胞的定量与功能改变,从而增加医院感染易感性,其中以VAP最为突出。尽管已实施预防措施,VAP在重症监护中的发生率仍较高,欧洲报告为每通气日1.5%。获得性免疫抑制的特征是单核细胞表面HLA-DR表达下降。该数据可用于VAP相关免疫机制与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肺炎,呼吸机相关性。严重损伤(如严重感染、创伤或大面积烧伤)后患者的临床表现特征是初始炎症反应失调与免疫抑制同时发生,并伴有固有免疫和适应性免疫细胞的定量和功能改变。这些获得性免疫功能障碍与医院感染易感性增加相关,其中最主要的是呼吸机相关性肺炎(VAP)。尽管实施了一系列预防措施,这些VAP在重症监护中的发生率仍然很高,欧洲的比率为每通气日1.5%。侵袭后免疫抑制的特征是m表面HLA-DR(属于II类主要组织相容性复合体,MHC-II)表达下降

【主题与分类】

主题标签:Pneumonia, Ventilator-Associated。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/NCT05843786

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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

条件:肺炎,呼吸机相关性。严重损伤(如严重感染、创伤或大面积烧伤)后患者的临床表现特征是初始炎症反应失调与免疫抑制同时发生,并伴有固有免疫和适应性免疫细胞的数量和功能改变。这些获得性免疫功能障碍与医院感染易感性增加相关,其中最主要的是呼吸机相关性肺炎(VAP)。尽管实施了一系列预防措施,但这些VAP在重症监护中的发生率仍然很高,欧洲的发病率为每通气日1.5%。攻击后免疫抑制的特征是单核细胞表面HLA-DR(属于II类主要组织相容性复合体,MHC-II)表达下降(mHLA-DR)。给予干扰素γ(IFNγ)可恢复mHLA-DR水平,并可能作为与抗生素联合的辅助治疗改善预后。

然而,该治疗策略的证据水平较低,仅限于小规模患者队列或未预先评估免疫抑制状态的临床研究。本研究旨在开展一项随机、双盲、安慰剂对照的优效性试验,以评估在HLA-DR < 8000 AB/C的患者中,首次呼吸机相关性肺炎(VAP)发作后给予IFNγ对机械通气持续时间的影响。所有关于重组人IFNγ 1b用于控制感染性休克患者继发感染的已报告数据均采用每日100微克皮下注射途径,持续3至5天。在该剂量下,尚无回顾性研究报告任何严重不良效应,且重组人IFNγ 1b能够增加单核细胞膜mHLA-DR的表达。

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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