肝硬化及ACLF患者接受CRRT时因DIC发生出血素质的发病率与预测因素

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于接受连续性肾脏替代治疗(CRRT)的肝硬化与慢加急性肝衰竭(ACLF)患者,研究因弥散性血管内凝血(DIC)导致出血素质的发病率与预测因素

Institute of Liver and Biliary Sciences, IndiaInstitute of Liver and Biliary Sciences, India
clinicaltrials
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其他预测Acute-On-Chronic Liver Failure
Incidence and Predictors of Bleeding Diathesis Development Due to DIC in Cirrhosis and ACLF Patients Undergoing CRRT

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

肝硬化及ACLF患者接受CRRT时因DIC发生出血素质的发病率与预测因素

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于接受连续性肾脏替代治疗(CRRT)的肝硬化与慢加急性肝衰竭(ACLF)患者,研究因弥散性血管内凝血(DIC)导致出血素质的发病率与预测因素。主要目标为评估3天内出血素质的发生情况,次要目标涵盖肝病严重程度评分(CTP、MELD、MELD-Na、APACHE、SOFA、AARC等)、AKI与HE、感染/脓毒症等基线及动态变化作为预测因素。数据可用于探索出血风险预测模型与临床决策支持(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢加急性肝衰竭。方法学 目的:接受CRRT的肝硬化与ACLF患者中,因DIC发生出血素质的发病率与预测因素。主要目标:主要:3天内发生出血素质[例如——穿刺点出血/渗血、胃肠道出血(胃管见血、呕血、黑便、便血)、气管插管部位出血、鼻/口腔或其他部位出血]。次要目标:1. 评估以下因素作为3天内出血素质的预测因素: 肝病严重程度:CTP、MELD、MELD-Na、APACHE、SOFA、AARC、乳酸、氨,[基线与变化程度,每12小时、24、48和72小时] AKI、HE的存在与严重程度[基线与变化程度,每12小时、24、48、72小时或在检测到出血时]* 感染/脓毒症的存在与严重程度[基线与变化程度,每12小时或在检测

【主题与分类】

主题标签:Acute-On-Chronic Liver Failure。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04960163

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    • 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:慢加急性肝衰竭。方法学 目的:接受CRRT的肝硬化和ACLF患者中,因DIC导致出血素质发生的发生率及预测因素。主要目的:主要:3天内发生出血素质[例如——穿刺部位出血/渗血、胃肠道出血(胃管内见血、呕血、黑便、经直肠出血)、气管插管部位出血、鼻/口或其他部位出血]。次要目的:1.

评估以下因素作为3天内出血素质的预测因子:* 肝病严重程度:CTP、MELD、MELD-Na、APACHE、SOFA、AARC、乳酸、氨,[基线和变化程度,每12小时、24、48和72小时]* AKI、HE的存在和严重程度[基线和变化程度,每12小时、24、48、72小时或检测到出血时]* 感染/脓毒症的存在和严重程度[基线和变化程度,每12小时或检测到出血时]* 补体水平(C3/C4)[基线和第3天或检测到出血时的变化程度]* 以下凝血系统检测[基线和变化程度,每12小时、24、48、72小时及检测到出血时[血小板计数(手工)、PT(INR)、凝血酶原指数、aPTT、因子VIII/vWF、纤维蛋白原、d-二聚体、FDP、DIC评分)* ROTEM(EXTEM、FIBTEM、APTEM、INTEM)* 血管加压药的类型和剂量(NA、vaso、特利加压素、somat、去氧肾上腺素)* 血流动力学参数[脉搏、血压、肺水、SVV、SVR、CO/CI]可选* CRRT参数[透析液类型、膜、流量,]2. 第7天生存率研究人群:接受CRRT的肝硬化或ACLF患者。研究设计:前瞻性研究。

研究期间 * 研究将在2021年5月至2021年8月期间,对入住新德里ILBS肝病科的患者进行 * 研究组将包括接受透析的肝硬化患者。样本量及依据:目前尚无先前研究确定接受CRRT治疗的ACLF或肝硬化患者的出血风险,因此本研究为初步研究,故选取前40名患者。干预措施

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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