血清肾素动力学与血清乳酸动力学对感染性休克患者死亡率的预测比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为感染性休克,比较血清肾素动力学与血清乳酸动力学作为感染性休克患者死亡率预测指标的价值

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文本预测Septic Shock
Serum Rennin Kinetics Versus Serum Lactate Kinetics as Predictors of Mortality in Septic Shock Patients

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

血清肾素动力学与血清乳酸动力学对感染性休克患者死亡率的预测比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为感染性休克,比较血清肾素动力学与血清乳酸动力学作为感染性休克患者死亡率预测指标的价值。源站描述指出,ICU 复苏传统上以血压为依据,但 65 mm Hg 压力下组织灌注是否充分受到质疑;乳酸长期被视为组织灌注与预后的指标,但并非所有高乳酸都提示灌注不良。2017 年 Khanna 等重新关注 RAAS 在血管扩张性休克中的作用,2018 年 Gleeson 等也报告了肾素相关发现。数据可用于研究肾素与乳酸动力学对死亡率的预测能力(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病情:感染性休克。ICU中的复苏传统上基于血压(1, 2)。认为在65 mm Hg的压力下无法实现足够的组织灌注,这一假设及其他研究中的数值本身已受到质疑(1, 3, 4)。乳酸长期以来被视为组织灌注和预后的适当指标。大多数重症监护复苏以连续乳酸水平为指导,作为理解复苏目标中血流和灌注方面的手段(2, 5)。并非所有高乳酸水平都是组织灌注不良的指标(6)。2017年,Khanna等人(7)在发表《高输出休克中血管紧张素II试验》结果后,重新激发了人们对肾素-血管紧张素-醛固酮系统(RAAS)作为血管扩张性休克中重要生化激素轴和反馈机制的兴趣。Gleeson等人(8)在2018年表明,在异质性休克人群中,肾素似乎是比乳酸更强且更显著的ICU死亡率预测因子。Jeyaraju等人(9)报告称,在重症低血压患者中,肾素动力学在预测院内死亡率方面优于乳酸动力学,其中大多数为血管扩张性休克(最常见诊断为脓毒症,还有血管麻痹、急性呼吸窘迫综合征[ARDS]、肝衰竭),并且那些在使用血管升压药期间低血压超过6小时的患者也被纳入。先前研究的底线是,在重症ICU患者中,与同时测量的乳酸水平相比,肾素是预测不良结局更好的标志物。

【主题与分类】

主题标签:Septic Shock。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05327881

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:感染性休克。ICU中的复苏传统上以血压为依据(1,2)。认为在65 mmHg的压力下无法实现充分的组织灌注,这一假设以及其他研究中的该数值本身均受到了质疑(1,3,4)。乳酸长期以来被视为组织灌注和预后的充分指标。大多数重症监护复苏以连续乳酸水平为指导,以此作为理解复苏目标中血流与灌注方面的手段(2,5)。并非所有高乳酸水平都提示组织灌注不良(6)。2017年,Khanna等人(7)发表了血管紧张素II用于高输出量休克试验的结果,重新激发了人们对肾素-血管紧张素-醛固酮系统(RAAS)作为血管扩张性休克中重要生化激素轴和反馈机制的兴趣。

Gleeson等人(8)在2018年的研究表明,在异质性休克人群中,肾素似乎是比乳酸更强且更显著的ICU死亡预测因子。Jeyaraju等人(9)报告称,在预测低血压危重患者的院内死亡率方面,肾素动力学优于乳酸动力学,这些患者大多为血管舒张性休克(最常见的诊断为脓毒症,也包括血管麻痹、急性呼吸窘迫综合征[ARDS]、肝衰竭),且纳入的患者中包括使用血管升压药时低血压持续超过6小时者。既往研究的核心结论是,在危重ICU患者中,与同时测量的乳酸水平相比,肾素是预测不良结局更好的标志物。

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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