重组人血栓调节蛋白能否提高严重脓毒症诱导的弥散性血管内凝血患者生存率:单中心、开放标签、随机对照试验数据
该数据集来自一项单中心、开放标签、随机对照试验,旨在评估重组人血栓调节蛋白(rhTM)能否提高严重脓毒症诱导的弥散性血管内凝血(DIC)患者的生存率

基本信息
资源简介
重组人血栓调节蛋白能否提高严重脓毒症诱导的弥散性血管内凝血患者生存率:单中心、开放标签、随机对照试验数据
Data from: Can recombinant human thrombomodulin increase survival among patients with severe septic-induced disseminated intravascular coagulation: a single-centre, open-label, randomised controlled trial
该数据集来自一项单中心、开放标签、随机对照试验,旨在评估重组人血栓调节蛋白(rhTM)能否提高严重脓毒症诱导的弥散性血管内凝血(DIC)患者的生存率。研究纳入92例严重脓毒症合并DIC患者,治疗组47例在入院24小时内静脉给予rhTM,对照组45例除深静脉血栓和肺栓塞外不使用抗凝剂。数据采集于第0、1、2、3、5、7、10天,包含C反应蛋白、D-二聚体等指标,可用于分析rhTM对生存率及DIC相关指标的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定重组人血栓调节蛋白(rhTM)治疗能否提高严重脓毒症合并脓毒症诱导的弥散性血管内凝血(DIC)患者的生存率。设计:单中心、开放标签、随机对照试验。地点:单家三级医院。参与者:92例严重脓毒症合并脓毒症诱导的DIC患者。干预:根据日本急性医学会定义,DIC评分≥4的患者被诊断为DIC。采用信封法进行随机化。治疗组(rhTM组,n=47)在入院后24小时内(第0天)静脉给予rhTM治疗,对照组(n=45)除深静脉血栓和肺栓塞情况外不接受任何抗凝剂。主要和次要测量指标:在第0天(入院)、第1、2、3、5、7和10天收集数据。主要结
【主题与分类】
主题标签:C-reactive protein、recombinant human thrombomodulin、D-dimer、Disseminated intravascular coagulation、Sepsis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.2n6v4
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.2n6v4
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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:
数据集大小约 138.8 KB。
数据说明
目的:确定重组人血栓调节蛋白(rhTM)治疗是否能提高伴有脓毒症诱导的弥散性血管内凝血(DIC)的严重脓毒症患者的生存率。设计:单中心、开放标签、随机对照试验。环境:单一三级医院。参与者:92名伴有脓毒症诱导的DIC的严重脓毒症患者。干预措施:根据日本急性医学协会定义,DIC评分≥4的患者被诊断为DIC。通过信封法进行随机化。治疗组(rhTM组,n = 47)在入院后24小时内(第0天)接受rhTM静脉治疗,对照组(n = 45)除深静脉血栓和肺栓塞情况外,未接受任何抗凝剂治疗。主要和次要测量指标:在第0天(入院)、第1、2、3、5、7和10天收集数据。主要结局是28天和90天的生存率。次要终点包括DIC评分、血小板计数、D-二聚体、抗凝血酶III(ATIII)和C反应蛋白(CRP)水平的变化,以及序贯器官衰竭评估(SOFA)评分。所有分析均基于意向治疗原则进行。
主要结果:对照组和rhTM组的28天生存率分别为84%和83%(p = 0.745,对数秩检验)。对照组和rhTM组的90天生存率分别为73%和72%(p = 0.94,对数秩检验)。同时,rhTM组的DIC恢复率(<4)显著高于对照组(p = 0.001,对数秩检验)。在第3天和第5天,rhTM组的D-二聚体水平相对于基线的相对变化显著低于对照组。结论:rhTM治疗降低了D-二聚体水平,并促进了伴有脓毒症诱导DIC的严重脓毒症患者的DIC恢复。然而,该治疗并未改善该队列的生存率。
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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