COVID-19患者接受V-V ECMO支持期间出血、血栓及输血需求的发病率

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦COVID-19相关ARDS并接受V-V ECMO支持的ICU患者,关注出血、血栓及输血不良反应的发生情况

Copenhagen University Hospital, RigshospitaletCopenhagen University Hospital, Rigshospitalet
clinicaltrials
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其他VV ECMOBleedingThrombosisTransfusion Adverse ReactionCOVID-19
Incidence of Bleeding, Thrombosis and Transfusion Requirements in ICU Patients With COVID-19 Supported With Veno-venous Extracorporeal Membrane Oxygenation

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

COVID-19患者接受V-V ECMO支持期间出血、血栓及输血需求的发病率

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦COVID-19相关ARDS并接受V-V ECMO支持的ICU患者,关注出血、血栓及输血不良反应的发生情况。源站描述指出,COVID-19疫情期间部分患者发展为需ICU收治的ARDS,V-V ECMO被推荐用于难治性低氧血症的挽救支持,但延长ECMO时长使管理困难且生存率报道差异较大。数据可用于研究此类患者出血与血栓事件及输血需求的分布特征,为临床管理与后续分析提供基础(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:VV ECMO、出血、血栓、输血不良反应、COVID-19。在SARS-CoV-2(COVID-19)大流行期间,全球数百万人受到影响,一些人仅出现轻微症状,而另一些人则发展为急性呼吸窘迫综合征(ARDS),需要入住重症监护病房(ICU)。ARDS是一种危及生命的疾病,死亡率范围为35-48%。气体交换可能严重受损,在某些情况下,常规机械通气和辅助治疗无法实现充分的氧合。静脉-静脉体外膜肺氧合(V-V ECMO)被推荐作为ARDS(包括COVID-19感染后)难治性低氧血症的挽救支持,并已被广泛使用。然而,对于COVID-19的ARDS患者,延长ECMO时长使最佳管理变得困难,且报道的生存率差异很大,为34-66。

【主题与分类】

主题标签:VV ECMO、Bleeding、Thrombosis、Transfusion Adverse Reaction、COVID-19。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/NCT07352072

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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:VV ECMO、出血、血栓形成、输血不良反应、COVID-19。在SARS-CoV-2(COVID-19)大流行期间,全球数百万人受到影响,部分人仅出现轻微症状,而部分人则发展为急性呼吸窘迫综合征(ARDS),需要入住重症监护病房(ICU)。ARDS是一种危及生命的疾病,死亡率为35-48%。气体交换可能严重受损,在某些情况下,常规机械通气和辅助治疗无法实现充分的氧合。静脉-静脉体外膜肺氧合(V-V ECMO)被推荐作为ARDS(包括COVID-19感染后)难治性低氧血症的挽救性支持手段,并已被广泛应用。然而,对于COVID-19合并ARDS的患者,ECMO持续时间延长使最佳管理变得困难,且报告的生存率差异很大,为34-66%。并发症包括需要更多红细胞输注的严重出血和血栓性并发症,尽管出血风险增加,血栓性并发症仍很常见。出血和血栓形成均与死亡率增加相关,在日常管理中平衡这些相互对立的风险具有挑战性。

一方面,患者常规接受抗凝治疗(例如为ECMO循环运转而进行全身肝素化),但另一方面,患者也常接受血制品输注。血制品输注与抗凝治疗的时机、监测、疗效及安全性仍知之甚少。因此,研究者旨在评估接受V-V ECMO支持的成人COVID-19 ICU患者中出血及血栓栓塞并发症的风险,以及血制品输注与抗凝治疗的获益与危害。目标 1. 评估接受V-V ECMO支持的COVID-19 ICU患者中出血及血栓栓塞事件的发生率、部位及风险。2. 评估输注血制品的数量。3. 评估该队列中抗凝治疗的临床实践。4. 评估发

数据加载示例(图像类)

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files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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