血清生物标志物预测感染性休克中血管紧张素II反应

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦感染性休克与血管扩张性休克,旨在评估肾素和二肽基肽酶3等血清生物标志物对血管紧张素II治疗反应的预测价值

University of New MexicoUniversity of New Mexico
clinicaltrials
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其他预测Septic ShockVasodilatory Shock
Serum Biomarkers to Predict Response to Angiotensin II in Septic Shock

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

血清生物标志物预测感染性休克中血管紧张素II反应

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦感染性休克与血管扩张性休克,旨在评估肾素和二肽基肽酶3等血清生物标志物对血管紧张素II治疗反应的预测价值。数据覆盖去甲肾上腺素标准治疗背景下辅助血管升压药选择难题,涉及急性肾损伤需肾脏替代治疗、急性呼吸窘迫综合征或高疾病严重程度等亚组。可用于探索生物标志物指导的血管升压药个体化选择,支持预测建模与临床决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:感染性休克、血管扩张性休克。脓毒症每年影响超过100万美国人,一旦发生感染性休克,则与高发病率和高死亡率相关。尽管一线去甲肾上腺素是标准治疗,但指导感染性休克中额外血管升压药选择的前瞻性数据有限。虽然需要更多研究,但初步数据提示血管升压药血管紧张素II(AngII)可能改善感染性休克的结局,特别是在某些患者亚组中,例如需要肾脏替代治疗(RRT)的急性肾损伤(AKI)、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)或高疾病严重程度者。此外,目前没有经过验证的生物标志物可用于指导感染性休克中血管升压药治疗的选择。在本研究中,研究者将评估两种潜在生物标志物:肾素和二肽基肽酶3(

【主题与分类】

主题标签:Septic Shock、Vasodilatory Shock。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05824767

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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

疾病条件:感染性休克、血管扩张性休克。脓毒症每年影响超过100万美国人,一旦发生感染性休克,则与高发病率和高死亡率相关。尽管去甲肾上腺素作为一线用药是标准治疗方案,但指导感染性休克中额外血管升压药选择的前瞻性数据有限。虽然需要更多研究,但初步数据提示血管升压药血管紧张素II(AngII)可能改善感染性休克的结局,尤其是在某些特定患者亚组中,例如需要肾脏替代治疗(RRT)的急性肾损伤(AKI)、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)或疾病严重程度高的患者。此外,目前尚无经过验证的生物标志物可用于指导感染性休克中血管升压药治疗的选择。在本研究中,研究者将评估两种潜在的生物标志物:肾素和二肽基肽酶3(DPP3)。初步研究已显示,肾素能够准确预测感染性休克的死亡率,其表现优于乳酸,并能预测对AngII的有益反应。

一个不太为人所知的候选生物标志物是DPP3,它是一种氨肽酶,可切割包括血管紧张素II在内的多种生物活性寡肽。与肾素类似,初步观察数据显示,脓毒症患者DPP3水平升高与器官功能障碍和短期死亡率相关,其死亡预测能力优于乳酸。本研究是一项非盲法试点随机对照试验(RCT),在需要中等剂量去甲肾上腺素的持续性血管扩张性休克成人患者中,比较AngII(干预)与标准治疗(SOC)血管升压药治疗。主要结局将是肾素和DPP3预测AngII血压(BP)反应的能力。由于肾素和DPP3均与脓毒症的整体短期预后相关,SOC组将使我们能够确定肾素和DPP3的预测价值是否对AngII治疗具有特异性。还将追踪多种次要临床结局,b

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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