优化初级保健中急性病儿童的诊断与抗生素处方

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02024282

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数据说明

病症：脓毒症、菌血症、脑膜炎、脓肿、肺炎、骨髓炎、蜂窝织炎、伴脱水的胃肠炎。本研究是一项诊断与干预相结合的研究。在先前的研究中，我们的研究团队基于症状和体征构建了一棵决策树，用于识别初级保健中急性病儿童的严重感染。该决策树在检测严重感染方面具有97%的出色敏感性，但会导致12%的所有急性病儿童被转诊，这一比例高得难以接受。我们的主要研究问题为：1. 除了测量临床体征和症状外，新技术或现有技术能否帮助识别门诊护理中急性病儿童的严重感染？转化为我们的研究设计：“在应用决策树后，我们能否通过C反应蛋白即时检测或脉搏血氧饱和度测定进一步减少假阳性数量（从而提高特异性），并保持相同的敏感性水平？2.”

在通过决策树排除患有严重疾病的儿童后，即时检验CRP测试、简短干预配合家长宣传册，或两者结合，能否对以下方面产生影响：A. 主要结局指标：1. 严重感染 2. 即时抗生素处方率 B. 次要结局指标：3. 家长满意度 4. 家长担忧 5. 其他诊断测试和医疗服务的使用（包括再次咨询）6. 成本效益 7. 沟通者风格对干预效果的影响（交互作用）严重感染将定义为：因以下任一诊断而住院超过24小时：1. 败血症（包括菌血症），以血培养中分离出致病菌为参考标准 2. 脑膜炎（病毒性或细菌性），以腰椎穿刺阳性（脑脊液细胞增多并鉴定出细菌或病毒）为参考标准 3. 脓肿（培养阳性）4. 肺炎（病毒性或细菌性），以胸部X线片见浸润影为参考标准 5. 骨髓炎（病

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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