住院肺炎患者Phase 2a多次递增剂量研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦住院肺炎患者的Phase 2a多次递增剂量研究,覆盖急性呼吸窘迫综合征、病毒或细菌感染、肺炎、病毒性肺炎、呼吸道感染及COVID-19相关ARDS等状况

基本信息
资源简介
住院肺炎患者Phase 2a多次递增剂量研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦住院肺炎患者的Phase 2a多次递增剂量研究,覆盖急性呼吸窘迫综合征、病毒或细菌感染、肺炎、病毒性肺炎、呼吸道感染及COVID-19相关ARDS等状况。源站描述指出肺炎是美国成人和儿童住院的主要原因之一,并位列CDC十大死因;多种微生物可致肺炎,包括呼吸道病毒、细菌和真菌,且流行率存在地域差异。美国常见的病毒性肺炎病原体为SARS-CoV-2、流感和呼吸道合胞病毒(RSV),细菌性肺炎病原体为肺炎链球菌。新证据表明典型ARDS患者(无论是否合并COVID-19)的呼吸系统力学特征大体相似。该数据可用于肺炎相关临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:急性呼吸窘迫综合征、病毒或细菌感染、肺炎、病毒性肺炎、呼吸道感染、COVID-19急性呼吸窘迫综合征。肺炎是美国成人和儿童住院的主要原因之一,根据CDC的数据,它一直位列前10位死因。多种微生物可引起肺炎,包括呼吸道病毒、细菌和真菌,其流行率存在很大的地域差异。在美国,病毒性肺炎的常见病因是SARS-CoV-2、流感和呼吸道合胞病毒(RSV),细菌性肺炎的常见病因是肺炎链球菌(肺炎球菌)。新出现的证据表明,典型ARDS患者(无论是否合并COVID-19)的呼吸系统力学特征大体相似,这与早期提示COVID-19相关
【主题与分类】
主题标签:Acute Respiratory Distress Syndrome、Viral or Bacterial Infections、Pneumonia、Pneumonia, Viral、Respiratory Infection。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/NCT05123755
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05123755
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:急性呼吸窘迫综合征、病毒或细菌感染、肺炎、病毒性肺炎、呼吸道感染、COVID-19急性呼吸窘迫综合征。在美国,肺炎是成人和儿童住院的主要原因,根据CDC的数据,它一直位列前10大死因。多种微生物可导致肺炎,包括呼吸道病毒、细菌和真菌,且其流行率存在很大的地域差异。在美国,病毒性肺炎的常见病因是SARS-CoV-2、流感和呼吸道合胞病毒(RSV),而细菌性肺炎的常见病因是肺炎链球菌(肺炎球菌)。新出现的证据表明,典型ARDS患者(无论是否伴有COVID-19)的呼吸系统力学特征大致相似,这与早期报道提示COVID-19相关ARDS具有独特特征的观点形成对比。ARDS患者的标准治疗(SOC)仍然有限,当前干预措施主要集中在支持性治疗,包括液体管理策略和通过肺保护性通气进一步预防损伤。
通气策略仍是ARDS治疗的基石,而尽量减少因对肺施加牵张性创伤所导致的呼吸机相关性肺损伤(VILI)的方法,依然是临床关注的重点。可采用多种技术来实现这一目标。临床指南强烈推荐对重度ARDS患者采用限容型或限压型通气策略,并对中重度ARDS患者采用高呼气末正压策略。尽管数十年来支持性治疗不断改善,死亡率仍然很高,轻度ARDS患者的死亡率为34.9%,重度ARDS患者则高达46.1%。无论致病微生物是什么,越来越明显的是,它们对肺微血管的影响是导致这些感染相关发病率和死亡率的主要因素。大多数流感病毒感染的死亡由肺部并发症引起,尤其是急性呼吸窘迫
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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