FSTL1与儿童活体肝移植术后肺部并发症的前瞻性队列分析

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童活体肝移植(LDLT)术后肺部并发症,尤其是急性肺损伤(ALI)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)

Tianjin First Central HospitalTianjin First Central Hospital
clinicaltrials
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蛋白质预测Pulmonary ComplicationLiver Transplant; Complications
FSTL1 and PPCs on Pediatric Within LDLT:a Prospective Cohort Analysis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

FSTL1与儿童活体肝移植术后肺部并发症的前瞻性队列分析

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童活体肝移植(LDLT)术后肺部并发症,尤其是急性肺损伤(ALI)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。研究为单中心前瞻性队列,计划于2023年5月至12月收集400余例接受LDLT的婴幼儿患者,观察FSTL1对ALI发生率的影响并探索相关机制,同时采集患儿基础临床数据。数据可用于术后肺部并发症风险预测模型构建及FSTL1相关机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性肺损伤/急性呼吸窘迫综合征(ARDS)、肺部并发症、肝移植并发症。术后肺部并发症(PPC)是儿童活体肝移植(LDLT)术后发病率和死亡率较高的复杂疾病,LDLT后急性肺损伤(ALI)是常见且复杂的肺部并发症,是术后急性和长期致残和致死的主要原因,识别涉及ALI的有效预测模型迫切且需求很高。为了观察卵泡抑素样蛋白1(FSTL1)对接受LDLT者ALI发生率的影响并探索相关机制,研究者拟在我们单中心前瞻性研究中收集2023年5月至2023年12月期间接受LDLT的400余例婴儿患者。儿童的基础临床数据被重新

【主题与分类】

主题标签:Pulmonary Complication、Liver Transplant; Complications。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05807802

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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

条件:急性肺损伤/急性呼吸窘迫综合征(ARDS)、肺部并发症、肝移植;并发症。术后肺部并发症(PPC)是儿童活体肝移植(LDLT)后发病率和死亡率较高的复杂疾病,LDLT后急性肺损伤(ALI)是一种常见且复杂的肺部并发症,是术后急性和长期致残和致死的主要原因,寻找有效的ALI预测模型迫在眉睫且需求迫切。为了观察卵泡抑素样蛋白1(FSTL1)对接受LDLT患者ALI发生率的影响,并探讨相关机制,研究者拟在本单中心前瞻性研究中收集2023年5月至2023年12月期间在本中心接受LDLT的400余例婴儿患者。

记录患儿的基线临床资料,包括年龄、性别、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、国际标准化比值(INR)、儿童终末期肝病评分(PELD)等指标。记录麻醉诱导后即刻(T1)、无肝期10分钟(T2)、新肝期30分钟(T3)及关腹后即刻(T4)的血清FSTL1表达水平。采用Murray评分判定LDLT术后1周是否发生ALI,并将患儿分为非ALI组和ALI组。记录术后机械通气时间、ICU停留时间、总住院时间及住院期间死亡率。主要结局采用回归方法校正与ALI及FSTL1相关的潜在混杂因素。采用多因素logistic回归分析筛选ALI的危险因素,并采用ROC曲线评价危险因素的预测效能。

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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