吸入一氧化碳治疗肺炎与脓毒症诱导急性呼吸窘迫综合征的安全性研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为吸入一氧化碳治疗肺炎及脓毒症诱导的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的安全性研究

Brigham and Women's HospitalBrigham and Women's Hospital
clinicaltrials
浏览 17
其他分类Acute Respiratory Distress SyndromeSepsis
Safety Study of Inhaled Carbon Monoxide to Treat Pneumonia and Sepsis-Induced Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

吸入一氧化碳治疗肺炎与脓毒症诱导急性呼吸窘迫综合征的安全性研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为吸入一氧化碳治疗肺炎及脓毒症诱导的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的安全性研究。数据覆盖 ARDS 与脓毒症两类危重病症,源站描述指出美国每年 ARDS 发病约 180,000 例、严重脓毒症患者增至每年 750,000 例,且目前缺乏特异性有效的药物治疗。该数据可用于呼吸系统疾病与危重症领域的治疗安全性分析、疾病风险关联研究及相关分类建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:急性呼吸窘迫综合征、脓毒症。ARDS 是一种严重的急性肺部炎症和低氧性呼吸衰竭综合征,在美国每年发病 180,000 例。尽管重症监护管理和肺保护性通气策略近期取得进展,ARDS 的发病率和死亡率仍高得令人难以接受。此外,目前尚无特异性有效的药物治疗。脓毒症是由宿主对感染反应失调引起的危及生命的器官功能障碍,是发生 ARDS 和多器官功能障碍综合征(MODS)的主要风险。近年来,美国严重脓毒症患者数量已升至每年 750,000 例,这对重症监护病房中的危重患者构成了令人担忧的预测,其发生 ARDS 的风险显著。缺乏特异性有效

【主题与分类】

主题标签:Acute Respiratory Distress Syndrome、Sepsis。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/NCT04870125

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    • 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:急性呼吸窘迫综合征、脓毒症。ARDS是一种严重的急性肺部炎症和低氧性呼吸衰竭综合征,在美国每年发病18万例。尽管近年来重症监护管理和肺保护性通气策略取得了进展,ARDS的发病率和死亡率仍然高得令人难以接受。此外,目前尚无特异有效的药物治疗。脓毒症是由宿主对感染反应失调引起的危及生命的器官功能障碍,是发生ARDS和多器官功能障碍综合征(MODS)的主要风险因素。近年来,美国严重脓毒症患者数量已增至每年75万例,这对重症监护病房的危重患者而言预示着惊人的前景,其发生ARDS的风险显著。ARDS缺乏特异有效的疗法,表明需要针对新通路的新治疗方法。基于过去十年在脓毒症和ARDS实验模型中获得的数据,一氧化碳(CO)代表了一种治疗脓毒症诱导的ARDS的新型治疗方式。

CO已被证明在急性肺损伤(ALI)和脓毒症的实验模型中具有保护作用。此外,多项人体研究表明,实验性给予不同浓度的一氧化碳具有良好的耐受性,且在受控研究环境中,低剂量吸入一氧化碳可安全地给予受试者。研究人员此前已在脓毒症诱导的ARDS中开展了一项低剂量iCO的I期试验,结果表明,在脓毒症诱导的ARDS患者中,精确给予低剂量iCO(100和200 ppm)是可行的、耐受性良好的且安全的。本研究的目的是评估基于CFK方程的iCO个性化给药算法的安全性和准确性,该算法旨在使脓毒症诱导的ARDS机械通气患者达到6-8%的目标COHb水平。

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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