脓毒性休克ICU患者皮质醇水平与死亡率研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07582926

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

研究条件：脓毒症、脓毒性休克。本前瞻性观察性研究旨在评估皮质醇水平及其动态变化对收入重症监护室的脓毒症和脓毒性休克危重患者的预后价值。皮质醇在危重疾病期间对维持血流动力学稳定和调节炎症反应起着至关重要的作用，而相对性肾上腺功能不全与较差的临床结局相关。将纳入因脓毒症或脓毒性休克收入重症监护室的成年患者并进行前瞻性随访。将测定血清皮质醇水平，并分析其与临床结局（包括重症监护室死亡率、28天死亡率和90天死亡率）的关联。此外，还将评估皮质醇水平与疾病严重程度评分（如SOFA和APACHE）以及实验室指标（包括炎症生物标志物）之间的关系。本研究的结果有望有助于早期识别高危患者，并改善脓毒症和脓毒性休克危重患者的预后评估。

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。