新生儿缺氧缺血性脑病止血功能障碍与出血的观察性研究
本数据集来自 search.dataone.org，为一项回顾性观察性队列研究，纳入 2008 年 1 月 1 日至 2013 年 12 月 31 日出生、出生 12 小时内接受止血检测的 98 例中重度缺氧缺血性脑病（HIE）新生儿，数据采集自美国佐治亚州亚特兰大两家学术型 III 级新生儿重症监
基本信息
资源简介
新生儿缺氧缺血性脑病止血功能障碍与出血的观察性研究
Observational study of hemostatic dysfunction and bleeding in neonates with hypoxic-ischemic encephalopathy
本数据集来自 search.dataone.org，为一项回顾性观察性队列研究，纳入 2008 年 1 月 1 日至 2013 年 12 月 31 日出生、出生 12 小时内接受止血检测的 98 例中重度缺氧缺血性脑病（HIE）新生儿，数据采集自美国佐治亚州亚特兰大两家学术型 III 级新生儿重症监护病房。研究评估初始止血参数与出血频率及严重程度的关系，止血功能障碍定义为 PT≥18 s、血小板计数<100×10^3/μL 或纤维蛋白原<150 mg/dL 之一，出血采用 Neonatal Bleeding Assessment Tool 评估并按 WHO 出血分级，使用稳健 Poisson 回归分析独立关联，可用于新生儿 HIE 。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：评估初始止血参数与缺氧缺血性脑病（HIE）新生儿出血频率及严重程度之间的关系。设计：回顾性观察性队列研究。地点：美国佐治亚州亚特兰大两家学术型 III 级新生儿重症监护病房。参与者：98 例中重度 HIE 新生儿，均在出生 12 小时内接受止血检测，出生于 2008 年 1 月 1 日至 2013 年 12 月 31 日。主要和次要结局指标：初始止血功能障碍定义为以下一项或多项：凝血酶原时间（PT）≥18 s、血小板计数<100×10^3/μL 或纤维蛋白原<150 mg/dL。出血采用 Neonatal Bleeding Assessment Tool 评估，并按 WHO 出血分级进行分级。使用稳健 Poisson 回归评估共同……之间的独立关联。
【主题与分类】
主题标签：Hemorrhage、Bleeding disorders and coagulopathies、Hemostasis、transfusion、Hypothermia。本站分类：妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A35ebd04f2ef307db7f407ad564ac9b724ea7e2ca2ca5b013b602ce486c823b70
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
目的：评估缺氧缺血性脑病（HIE）新生儿初始止血参数与出血频率及严重程度之间的关系。设计：回顾性观察性队列研究。地点：佐治亚州亚特兰大市2家学术附属III级新生儿重症监护病房。参与者：98名中重度HIE新生儿，其在出生后12小时内接受了止血检测，出生日期为2008年1月1日至2013年12月31日。主要和次要结局指标：初始止血功能障碍定义为以下一项或多项：凝血酶原时间（PT）≥18秒、血小板计数<100×10³/μL或纤维蛋白原<150 mg/dL。出血采用新生儿出血评估工具进行评估，并根据WHO出血分级进行分级。采用稳健泊松回归评估初始止血功能障碍各组成部分与出血之间的独立关联。结果：在评估的98名新生儿中，……
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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