磷酸盐是接受连续肾脏替代治疗的急性肾损伤患者疾病严重程度的潜在生物标志物并预测不良结局
该数据集来自 search.dataone.org，包含 1144 例在 2009 年 1 月至 2016 年 9 月期间接受连续肾脏替代治疗（CRRT）的急性肾损伤（AKI）患者
基本信息
资源简介
磷酸盐是接受连续肾脏替代治疗的急性肾损伤患者疾病严重程度的潜在生物标志物并预测不良结局
Phosphate is a potential biomarker of disease severity and predicts adverse outcomes in acute kidney injury patients undergoing continuous renal replacement therapy
该数据集来自 search.dataone.org，包含 1144 例在 2009 年 1 月至 2016 年 9 月期间接受连续肾脏替代治疗（CRRT）的急性肾损伤（AKI）患者。数据记录了 CRRT 启动前（0 小时）和启动后 24 小时的磷酸盐水平，并评估了疾病严重程度相关的多项临床参数，如 APACHE II 评分、SOFA 评分、平均动脉压和尿量。该数据可用于研究磷酸盐作为 AKI 患者疾病严重程度生物标志物的潜力，并预测不良结局（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：高磷血症与慢性肾脏病患者的死亡率相关，并且在急性肾损伤（AKI）危重患者中常见；然而，其在这些患者中的临床意义尚不清楚。我们在 2009 年 1 月至 2016 年 9 月期间对 1144 例接受连续肾脏替代治疗（CRRT）的 AKI 患者（平均年龄 63.2 岁；男性 705 例 [61.6%]）进行了一项观察性研究。在 CRRT 启动前（0 小时）和启动后 24 小时测量磷酸盐水平。我们使用多种临床参数评估疾病严重程度。0 小时磷酸盐与急性生理与慢性健康评估 II（APACHE II；P < 0.001）和序贯器官衰竭评估（SOFA；P < 0.001）评分呈正相关，与平均动脉压（MAP；P = 0.02）和尿量（UO；P = 0.01）呈负相关。在一项针对年龄的完全调整线性回归分析中，
【主题与分类】
主题标签：Body mass index、Chronic kidney disease、Intensive care units、Kidneys、Urine、Blood pressure、Phosphates。本站分类：泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A5f2f946b81696667f61aefe4fd040922e43f707279c6566a341a304394d2316a
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
高磷血症与慢性肾脏病患者的死亡率相关，并且在急性肾损伤（AKI）危重患者中较为常见；然而，其在这些患者中的临床意义尚不明确。我们对2009年1月至2016年9月期间接受连续性肾脏替代治疗（CRRT）的1144例AKI患者（平均年龄63.2岁；男性705例[61.6%]）进行了一项观察性研究。在CRRT启动前（0小时）和启动后24小时测量血磷水平。我们使用多种临床参数评估疾病严重程度。0小时血磷与急性生理学与慢性健康状况评分II（APACHE II；P < 0.001）和序贯器官衰竭评估（SOFA；P < 0.001）评分呈正相关，与平均动脉压（MAP；P = 0.02）和尿量（UO；P = 0.01）呈负相关。在对年龄、性别、Charlson合并症指数（CCI）、MAP和估算肾小球滤过率（eGFR）进行完全校正的线性回归分析中，h…
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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