经验性抗生素用于非插管COVID-19患者的效用研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04674410

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   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：Covid19、冠状病毒感染、肺炎。本研究将考察经验性抗生素治疗对因急性下呼吸道疾病就诊且入院时诊断为COVID-19的患者的影响。Premier Healthcare Database将作为行政数据的数据来源。此外，报告微生物学和实验室数据的医院子集将用于子集分析和验证目的。主要研究人群为入院时诊断为COVID-19（通过诊断编码和/或入院时存在的聚合酶链反应结果识别）且具有支持急性肺部疾病（如肺炎）的诊断编码的非插管患者。入院时存在通常需要给予抗生素治疗的肺外感染和/或入院当天或次日需要血管升压药和/或机械通气的患者将被排除。患者将根据其抗生素治疗状态进行分析，采用重叠权重匹配策略。

患者将按年龄、性别、种族、Elixhauser合并症指数和入院月份，以及急性疾病严重程度（需入住重症监护病房和入院时存在的急性器官衰竭评分）、细菌性呼吸道病原体快速诊断检测的实施情况，以及分别在入院当天或次日启动的推测性COVID-19针对性治疗（瑞德西韦、托珠单抗、全身性糖皮质激素、羟氯喹）的接受情况进行匹配。匹配后将进一步进行逻辑回归分析，以减轻残余混杂因素的影响。主要结局和次要结局分别在下文报告。将基于抗生素方案（分别比较社区获得性和医院获得性类型覆盖与无经验性抗生素治疗）在临床相关亚组中考察经验性抗生素与结局之间关系的效应修饰作用，一项

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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