CKD特定远程监测平台以减少高危CKD患者不良结局

源站描述指出,晚期CKD向透析启动过渡的30天内,肾衰竭相关急诊就诊和住院增加10倍,尽管患者与肾脏科团队有频繁接触。对于稳定CKD患者,虚拟监测可促进患者与提供者之间准确可靠数据的沟通,帮助避免不必要的急诊就诊并促进更优的透析启动

University of ManitobaUniversity of Manitoba
clinicaltrials
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时间序列预测Chronic Kidney Disease Stage 5End Stage Renal Disease
CKD Specific Telemonitoring Platform to Minimize Adverse Outcomes in High Risk CKD Patients

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

CKD特定远程监测平台以减少高危CKD患者不良结局

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Chronic Kidney Disease Stage 5与End Stage Renal Disease患者,属于泌尿生殖系统疾病及其他分类。源站描述指出,晚期CKD向透析启动过渡的30天内,肾衰竭相关急诊就诊和住院增加10倍,尽管患者与肾脏科团队有频繁接触。对于稳定CKD患者,虚拟监测可促进患者与提供者之间准确可靠数据的沟通,帮助避免不必要的急诊就诊并促进更优的透析启动。该数据可用于预测高危CKD患者不良结局、评估远程监测干预效果等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Chronic Kidney Disease Stage 5,End Stage Renal Disease。背景:Chronic Kidney Disease (CKD) 是一种日益普遍的疾病,构成了重大的国家公共卫生负担。从晚期CKD到开始透析的健康过渡期对许多患者而言是一个高度脆弱的时期。我们的数据表明,在开始透析前的30天期间,与肾衰竭及其并发症相关的Emergency Department (ED) 就诊和住院增加了10倍。重要的是,尽管患者与其肾脏科医疗团队有频繁接触,这一高峰仍然出现。对于稳定的CKD患者,虚拟监测可以促进患者与提供者之间准确可靠数据的沟通,帮助避免不必要的ED就诊并促进更优的透析启动。设计&方法:

【主题与分类】

主题标签:Chronic Kidney Disease Stage 5、End Stage Renal Disease。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05726526

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:慢性肾脏病5期,终末期肾病。背景:慢性肾脏病(CKD)是一种日益普遍的疾病,构成了重大的全国性公共卫生负担。从晚期CKD向开始透析过渡的时期,对许多患者而言是一个极度脆弱的阶段。我们的数据表明,在开始透析前的30天期间,与肾衰竭及其并发症相关的急诊科(ED)就诊和住院次数增加了10倍。重要的是,尽管患者频繁接触其肾脏病医疗团队,这一高峰仍然出现。对于稳定的CKD患者,虚拟监测可以促进患者与医疗服务提供者之间准确可靠数据的沟通,有助于避免不必要的ED就诊,并促进更优化的透析启动。设计和方法:VIEWER研究是一项全国性、实用性、多中心随机对照试验,涵盖来自两个省的5个加拿大站点,包括:1. 七橡树综合医院(SOGH),曼尼托巴省温尼伯。2. 圣博尼法斯医院(SBH),曼尼托巴省温尼伯。3. 健康科学中心(HSC),曼尼托巴省温尼伯。

  1. 西安大略大学健康科学中心,安大略省伦敦市。5. 士嘉堡健康网络(SHN),安大略省士嘉堡市。VIEWER是一个针对慢性肾脏病(CKD)的虚拟护理平台,它整合了来自无线血压(BP)袖带、体重秤、经皮血氧饱和度监测仪和可穿戴运动追踪器的数据。VIEWER面向患者的部分(患者门户)是一个基于移动平板电脑的定制应用程序,引导患者使用连接的设备完成每日自我评估流程。血压测量值、体重和氧合情况(作为容量状态的替代指标)以及步数(作为功能状态的替代指标),提供了患者身体状况的半连续纵向数据。此外,还会提示患者填写每周症状调查(埃德蒙顿症状评估评分修订版;ESAS-r),这是一种经过验证的肾衰竭症状评估工具。患者d

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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