数据：比较全科医疗中自动化与视觉即时检验尿液分析的前瞻性观察性研究

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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.rp65k

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数据说明

目的 即时检验（POCT）尿液分析可能减少（主观）读取、登记和沟通检测结果中的错误，并可能改善诊断结果和优化患者管理。但目前缺乏证据。在本研究中，我们比较了自动化尿液分析与视觉尿液分析在常规全科医疗中的分析性能，并与参考标准进行了对比。设置 研究在荷兰的六个全科医生（GP）团体诊所进行。在这些诊所中，自动化尿液分析与视觉尿液分析进行了比较。参考检测在一家初级保健实验室（荷兰乌得勒支的Saltro）进行。主要和次要结局指标 与参考实验室方法相比，自动化和视觉尿液分析的分析性能是主要结局指标，通过计算灵敏度、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）以及Cohen’s κ一致性系数进行分析。次要结局指标是POCT分析器的用户友好性。

结果 在全科诊所中，由经验丰富且接受常规培训的诊所助理操作的自动尿液分析仪，在检测亚硝酸盐、白细胞和红细胞方面，其性能与肉眼尿液分析相当。亚硝酸盐检测的一致性在自动和肉眼尿液分析中均较高。κ值分别为0.824和0.803（分别评为非常好和良好）。对于白细胞，自动和肉眼尿液分析与中心实验室参考标准的一致性均较差（POCT为0.256，肉眼为0.197，分别评为一般和差）。红细胞的κ值较高：0.517（自动）和0.416（肉眼），均评为中等。Urisys 1100分析仪易于使用，且被认为不易出错。结论 在常规全科医疗中，自动尿液分析在读取亚硝酸盐、白细胞和红细胞方面，其表现与传统肉眼尿液分析相当。实施自动尿液分析

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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