诊断算法在妊娠期血栓性微血管病诊断中的效用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为诊断算法在妊娠期血栓性微血管病诊断中的效用,聚焦 Hemolytic-Uremic Syndrome 及非典型溶血性尿毒症综合征(aHUS)在妊娠相关场景下的识别问题

Fundación Grupo de Investigación en Cuidados Intensivos y ObstetriciaFundación Grupo de Investigación en Cuidados Intensivos y Obstetricia
clinicaltrials
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其他分类Hemolytic-Uremic Syndrome
Usefulness of a Diagnostic Algorithm to Diagnose Thrombotic Microangiopathies in Pregnancy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

诊断算法在妊娠期血栓性微血管病诊断中的效用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为诊断算法在妊娠期血栓性微血管病诊断中的效用,聚焦 Hemolytic-Uremic Syndrome 及非典型溶血性尿毒症综合征(aHUS)在妊娠相关场景下的识别问题。源站描述指出,中低收入国家在间接原因孕产妇死亡方面存在较大知识缺口,aHUS 属超罕见病,常不被纳入鉴别诊断。数据可用于研究妊娠期血栓性微血管病的诊断路径与鉴别诊断策略,具体样本规模与变量字段源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:溶血性尿毒症综合征。引言 孕产妇死亡是衡量一个国家发展水平的重要指标。孕产妇死亡被定义为在任何孕龄的妊娠期或产后 42 天内发生的死亡,无论直接或间接原因。联合国在其千年发展目标中提出,到 2015 年每个国家将孕产妇死亡率降低四分之三。哥伦比亚在降低直接原因导致的死亡方面取得了很大进展,但在间接原因导致的死亡方面没有进展。部分问题在于,对于哥伦比亚等中等收入国家中这些疾病的发病率和特征存在很大的知识缺口,那里所知甚少且研究匮乏。aHUS 被定义为一种超罕见病,因此通常不被考虑为鉴别诊断。该病常进展至终末期

【主题与分类】

主题标签:Hemolytic-Uremic Syndrome。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/NCT03580941

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数据说明

疾病:溶血性尿毒症综合征。引言 孕产妇死亡率是衡量一个国家发展水平的重要指标。孕产妇死亡被定义为在任何孕龄的妊娠期或产后42天内,由直接或间接原因导致的死亡。联合国在其千年发展目标中提出,到2015年,全球每个国家应将孕产妇死亡率降低四分之三。哥伦比亚在降低直接原因导致的死亡率方面取得了巨大进展,但在间接原因导致的死亡方面则不然。部分问题在于,对于哥伦比亚这样的中等收入国家,这些疾病的发病率和特征存在很大的知识空白,人们对此知之甚少,研究也很少。aHUS被定义为一种超罕见疾病,因此通常不被视为鉴别诊断。尽管采用血浆置换的标准治疗,该病仍常进展为终末期肾病,且死亡率很高。

近年来,通过鉴定编码特定补体因子的基因中的多种突变和多态性,补体系统在诱导aHUS患者内皮损伤中所发挥的作用已得到确立。近期,在aHUS患者的前瞻性研究中,依库珠单抗(一种抑制末端补体成分、阻断膜攻击复合物形成的单克隆抗体)治疗已证实可快速且持续地中断TMA,显著改善长期肾功能,并显著减少对肾脏替代治疗(RRT)或血浆置换的需求。文献报道,aHUS的患病率在成年女性中高于男性,且女性所有病例中有21%与妊娠相关。然而,该人群的诊疗策略与治疗构成诊断和治疗挑战,因为许多临床表现与产科人群中其他界定明确的疾病相似,误诊风险高,尤其是

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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