益生菌预防重症肺炎与气管内定植试验(PROSPECT):可行性临床试验
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为益生菌预防重症肺炎与气管内定植的可行性临床试验(PROSPECT),归入呼吸系统疾病/肺炎分类

基本信息
资源简介
益生菌预防重症肺炎与气管内定植试验(PROSPECT):可行性临床试验
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为益生菌预防重症肺炎与气管内定植的可行性临床试验(PROSPECT),归入呼吸系统疾病/肺炎分类。覆盖 ventilator associated pneumonia (VAP)、其他感染、抗生素相关腹泻、C-Difficile、机械通气时长、ICU 住院时长、住院时长以及 ICU 与医院死亡率等结局。该数据可用于评估在机械通气危重患者中开展更大规模益生菌试验的可行性,并支持对感染、腹泻、通气与住院时长及死亡等结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:呼吸机相关性肺炎(VAP)、其他感染、抗生素相关性腹泻、C-Difficile、机械通气持续时间、ICU 住院时间、住院时间、ICU 与医院死亡率。背景:益生菌被定义为摄入后可能带来健康益处的活微生物。对益生菌试验的荟萃分析表明,当给予重症监护病房(ICU)患者时,呼吸机相关性肺炎(VAP)降低 25%,总体感染率降低 18%。然而,既往试验规模小、大多为单中心,且偏倚风险高。在启动一项大型严谨试验、检验益生菌是否带来获益、危害或无影响之前,需要进行一项先导试验。PROSPECT 先导试验的目的是确定在机械通气的危重患者中开展更大规模试验的可行性,该试验研究
【主题与分类】
主题标签:Ventilator Associated Pneumonia (VAP)、Other Infections、Antibiotic-Associated Diarrhea、C-Difficile、Duration of Mechanical Ventilation、Length of ICU Stay、Length of Hospital Stay、ICU and Hospital Mortality。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/NCT01782755
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01782755
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- OpenDataLab:
数据说明
病症:呼吸机相关性肺炎(VAP)、其他感染、抗生素相关性腹泻、艰难梭菌、机械通气时长、ICU住院时长、住院时长、ICU及住院死亡率。背景:益生菌被定义为摄入后可能带来健康益处的活微生物。对益生菌试验的荟萃分析表明,当给予重症监护室(ICU)患者时,呼吸机相关性肺炎(VAP)发生率降低25%,总体感染率降低18%。然而,先前的试验规模较小,大多为单中心研究,且存在高度偏倚风险。在开展大规模严谨试验以验证益生菌是否带来益处、危害或无影响之前,需要进行一项先导试验。PROSPECT先导试验的目的是确定在机械通气的危重患者中开展一项更大规模试验的可行性,该试验将研究鼠李糖乳杆菌GG。我们事先确定,更大规模试验的可行性将基于及时招募、高方案依从性、最小污染以及可接受的VAP发生率。
方法/设计:纳入ICU中年龄≥18岁且预计接受机械通气≥72小时的患者。若患者存在益生菌相关感染风险增加、有严格的肠内用药禁忌证、处于妊娠状态、既往参加过相关试验或正在接受姑息治疗,则予以排除。在获得知情同意后,患者按固定1:1比例以未指定的可变区组大小进行随机化,并按ICU以及内科、外科或创伤入院诊断进行分层。患者在ICU内经鼻胃管每日两次接受1×10¹⁰个菌落形成单位的鼠李糖乳杆菌GG(Culturelle,Locin Industries Ltd)或悬浮于自来水中的相同安慰剂。临床与研究人员、患者及家属均设盲。讨论:本初步试验的主要结局如下:(1)招募成功,(2)方案依从性≥90%,(3)污染率≤5%,以及(4)VAP发生率约10%。其他临床结局为VAP、其他感染、腹泻(总计、抗生素相关性、a
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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