跨专业培训提升重症COPD急性加重住院患者无创通气使用率的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04206735

标准获取流程：

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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

疾病情况：慢性阻塞性肺疾病（COPD）。COPD是美国第四大死因，COPD急性加重每年导致约70万例住院。对药物治疗无反应的患者会接受有创机械通气（IMV）或无创机械通气（NIV）。尽管IMV可逆转高碳酸血症/低氧血症，但可能导致显著的并发症发生率和死亡率。NIV是急性呼吸衰竭的一种替代通气选择，通过面罩提供正压通气。多项随机对照试验和真实世界数据分析表明，接受NIV治疗的患者需要IMV的可能性较低，且死亡率和住院时间更低。COPD指南推荐NIV作为药物治疗失败的严重急性加重患者的一线治疗。然而，尽管有令人信服的获益证据，我们此前已证实不同医院在NIV实施方面存在显著差异，导致本可预防的并发症和死亡。

通过一系列混合方法研究，我们发现无创通气（NIV）的成功实施需要医生、呼吸治疗师（RTs）和护士之间进行有效的沟通与协作，以选择合适的患者进行治疗，并在NIV启动后对患者进行细致管理。这些研究表明，在COPD中增加NIV使用率的努力必须考虑到NIV实施过程的复杂性和跨学科性质，以及团队协调的必要性。本项目的主要目标是通过开展非随机开放队列阶梯楔形试验，确定跨专业教育（IPE）策略在20家COPD中NIV使用率较低的医院中的影响。IPE将针对NIV实施中复杂的团队协作护理。该试验的主要结局是需要通气支持的COPD患者中医院NIV使用率的变化。核心假设是IPE将促进NIV使用率的提升，

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。