COVID-19急性低氧性呼吸衰竭清醒俯卧位
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦COVID-19急性低氧性呼吸衰竭的清醒俯卧位管理。源站描述涉及生存、修复与氧缺乏等条件，并指出疫情下ICU容量与呼吸支持设备紧张
基本信息
资源简介
COVID-19急性低氧性呼吸衰竭清醒俯卧位
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦COVID-19急性低氧性呼吸衰竭的清醒俯卧位管理。源站描述涉及生存、修复与氧缺乏等条件，并指出疫情下ICU容量与呼吸支持设备紧张。研究为2020年3月至2021年12月共22个月的单中心回顾性描述性分析队列，纳入Oujda的CHU Mohammed VI重症监护室收治的1069例急性呼吸衰竭患者。数据可用于分析俯卧位与生存结局的关系，支持呼吸支持策略与重症管理研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：生存、修复、氧缺乏。COVID-19大流行给低氧性呼吸衰竭的管理带来了挑战，因为一种新的高死亡率疾病使有限的ICU容量紧张，大量患者需要长时间住院，以及呼吸机、重症监护室（ICU）床位等呼吸支持设备。如果早期和长时间俯卧位（DV）能降低急性呼吸窘迫综合征（ARDS）有创通气患者的死亡率，那么其在清醒患者（DV vigil）中的作用仍是争论和研究的主题。这是一项回顾性、单中心、描述性和分析性队列研究，为期22个月，从2020年3月至2021年12月，涉及在Oujda的CHU Mohammed VI重症监护室住院接受急性呼吸衰竭管理的1069名患者。
【主题与分类】
主题标签：Survival, Prosthesis、Oxygen Deficiency。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05866289
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05866289
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
条件：生存、假体、缺氧。COVID-19大流行给低氧性呼吸衰竭的管理带来了挑战，因为重症监护病房（ICU）容量有限，而一种新的高死亡率疾病和大量需要长期住院的患者，以及对呼吸机、重症监护病房（ICU）床位等呼吸支持设备的需求，使ICU不堪重负。如果早期和长时间俯卧位通气（DV）能降低有创通气急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者的死亡率，那么其在清醒患者中的应用（DV vigil）仍是一个有争议和研究中的课题。这是一项回顾性、单中心、描述性和分析性队列研究，研究期为2020年3月至2021年12月的22个月，涉及在乌季达穆罕默德六世大学医院中心（CHU Mohammed VI of Oujda）重症监护病房住院的1069名患者，这些患者因COVID-19引起的急性呼吸衰竭接受治疗。
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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