脓毒症表型对重症肺炎合并脓毒症患者抗生素治疗影响研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06977165

标准获取流程：

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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

疾病条件：呼吸障碍、呼吸衰竭、脓毒症、ICU感染、肺炎。研究目的：探究为何抗生素在某些重症肺炎和脓毒症患者中效果不同。背景：肺炎可使人病情严重，有时需住院甚至入住重症监护室（ICU）。部分肺炎病例可发展为脓毒症，若不及时治疗可能致命。在英国，每年约有3万名患者死于肺炎。临床医生使用抗生素注射治疗重症肺炎等危及生命的感染。抗生素注入血液后迅速遍布全身，攻击感染。抗生素最终由肾脏及其他器官分解并从体内清除。然而，抗生素并非对每位患者都能取得一致的效果。这可能与抗生素在体内的运行和清除方式有关，导致同一时间血液中的抗生素浓度不同。抗生素浓度过低可导致预后较差及抗生素耐药。

患者可根据其免疫系统对感染的反应方式进行分组。SIPRES研究旨在探讨这些先前描述的组别是否能解释重症肺炎和脓毒症患者抗生素水平的差异。研究步骤：我们将研究成年重症肺炎患者在接受ICU最常用抗生素哌拉西林/他唑巴坦治疗时的反应。除了收集患者康复速度以及住院或ICU停留时间的信息外，我们还将采集血样以测量抗生素水平，并在治疗期间的两个时间点评估每位患者的免疫系统。这将使我们能够在不同时间测量血液中的抗生素水平，并根据患者对感染的免疫系统反应进行分组。我们将使用数学方法描述不同免疫系统反应组中所观察到的抗生素水平范围。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。