急诊科脓毒症预后与诊断数据集(SPEED)

SPEED 数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦急诊科脓毒症的预后与诊断。覆盖呼吸道感染、尿路感染、腹腔内感染、皮肤软组织感染、疑似脑膜炎/脑炎或其他感染及脓毒症人群

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clinicaltrials
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基因组预测Respiratory Tract InfectionsUrinary Tract InfectionsIntra-Abdominal InfectionsSkin and Soft Tissue InfectionSepsis
Sepsis Prognosis and Diagnosis in the Emergency Department (SPEED)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

急诊科脓毒症预后与诊断数据集(SPEED)

SPEED 数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦急诊科脓毒症的预后与诊断。覆盖呼吸道感染、尿路感染、腹腔内感染、皮肤软组织感染、疑似脑膜炎/脑炎或其他感染及脓毒症人群。研究采集静脉血至 PAXgene 血 RNA 管和 Na-Heparin 管,分析 IMX-BVN-4/SEV-4 分类器所含 29 种 mRNA 表达,以判断细菌与病毒感染可能性及临床恶化风险,并对疑似呼吸道感染者采集鼻咽拭子,临床数据通过 eCRF 记录。可用于感染类型判别与病情恶化预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:呼吸道感染、尿路感染、腹腔内感染、皮肤和软组织感染、疑似脑膜炎/脑炎或任何其他感染、脓毒症。研究测量包括通常在入组研究 1 小时内通过静脉穿刺采集血液至 PAXgene® 血 RNA 管(2.5 ml)和 Na-Heparin 管(4 ml)。样本将储存并分批从招募中心转移至核心实验室。将分析 IMX-BVN-4/SEV-4 分类器所含 29 种 mRNA 的表达,以确定细菌和病毒感染的可能性以及临床恶化的可能性。对于疑似呼吸道感染的参与者,还将获取鼻咽拭子样本。临床数据收集将使用电子病例报告表(eCRF)从源数据记录 Th

【主题与分类】

主题标签:Respiratory Tract Infections、Urinary Tract Infections、Intra-Abdominal Infections、Skin and Soft Tissue Infection、Sepsis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05639504

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05639504

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

适应症:呼吸道感染、尿路感染、腹腔内感染、皮肤和软组织感染、疑似脑膜炎/脑炎或任何其他感染、脓毒症。研究测量包括在入组研究后通常1小时内通过静脉穿刺将血液采集至PAXgene®血液RNA管(2.5 ml)和Na-肝素管(4 ml)中。样本将分批储存并从招募中心转运至核心实验室。将分析IMX-BVN-4/SEV-4分类器中包含的29种mRNA的表达,以确定细菌和病毒感染的可能性以及临床恶化的可能性。对于疑似呼吸道感染的参与者,还将采集鼻咽拭子样本。临床数据收集将使用电子病例报告表(eCRF)从源数据中记录。感染的诊断将由临床裁定小组确认,该小组对每例病例的急诊科和出院诊断设盲。

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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