静脉-静脉体外膜氧合期间俯卧位治疗ARDS的多中心队列及倾向匹配分析原始数据
该数据集为一项多中心回顾性队列研究的原始数据,研究静脉-静脉体外膜氧合(ECMO)期间俯卧位通气对急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的可行性、安全性及对氧合和肺力学的影响,并探索性分析俯卧位与住院死亡率的关系

基本信息
资源简介
静脉-静脉体外膜氧合期间俯卧位治疗ARDS的多中心队列及倾向匹配分析原始数据
Raw Data for the article: Prone Positioning during Venovenous Extracorporeal Membrane Oxygenation in Acute Respiratory Distress Syndrome. A Multicenter Cohort Study and Propensity-matched Analysis
该数据集为一项多中心回顾性队列研究的原始数据,研究静脉-静脉体外膜氧合(ECMO)期间俯卧位通气对急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的可行性、安全性及对氧合和肺力学的影响,并探索性分析俯卧位与住院死亡率的关系。数据覆盖意大利六家ECMO中心,包含俯卧位组与仰卧位对照组,在四个时间点采集生理变量。可用于ARDS与ECMO相关临床研究及俯卧位通气效果分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2021。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:俯卧位可降低重症急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的死亡率。迄今为止,尚无证据支持在静脉-静脉体外氧合(ECMO)期间使用俯卧位(PP)。目的:本研究旨在评估ECMO期间俯卧位的可行性、安全性及其对氧合和肺力学的影响。作为次要探索性目的,我们评估了俯卧位与住院死亡率之间的关联。方法:我们在六家意大利ECMO中心开展了一项多中心回顾性队列研究,纳入ECMO支持期间接受俯卧位管理的患者(俯卧位组;四家中心)和仰卧位管理的患者(对照组;两家中心)。在四个时间点(俯卧位前仰卧位、俯卧位开始、俯卧位结束、俯卧位后仰卧位)分析生理变量。俯卧位与住院死亡率之间的关联通过m
【主题与分类】
主题标签:ARDS、ECMO、Prone positioning。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.4622622
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据说明
理由:俯卧位可降低重度急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的死亡率。迄今为止,尚无证据支持在静脉-静脉体外氧合(ECMO)期间使用俯卧位(PP)。目的:本研究旨在评估ECMO期间俯卧位的可行性、安全性及其对氧合和肺力学的影响。作为次要探索性目的,我们评估了俯卧位与院内死亡率之间的关联。方法:我们在意大利六家ECMO中心开展了一项多中心回顾性队列研究,纳入ECMO支持期间接受俯卧位管理的患者(俯卧位组;四家中心)以及仰卧位管理的患者(对照组;两家中心)。在四个时间点(俯卧位前仰卧位、俯卧位开始、俯卧位结束、俯卧位后仰卧位)分析生理变量。通过多因素分析和倾向性评分匹配评估俯卧位与院内死亡率之间的关联。结果:共纳入240例患者,其中俯卧位组107例,仰卧位组133例。326个俯卧位周期的中位持续时间为15(12-18)小时。6%的俯卧位操作报告了轻微可逆性并发症。
俯卧位通气改善了氧合并减少了肺内分流。未校正的院内死亡率在俯卧位组较低(34% vs. 50%;P = 0.017)。校正协变量后,俯卧位通气仍与院内死亡率降低显著相关(比值比,0.50;95%置信区间,0.29-0.87)。每组各识别出66例倾向评分匹配的患者。在该匹配样本中,接受俯卧位通气的患者ECMO持续时间较长(16 vs. 10天;P = 0.0344),但院内死亡率较低(30% vs. 53%;P = 0.0241)。结论:ECMO期间俯卧位通气改善了氧合,并与院内死亡率降低相关。
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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