创伤患者大量输血预测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04561050

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

条件：创伤性损伤、失血性休克、出血、紧急情况、输血、大量出血、大量输血、成人。1 研究方法 1.1 研究设计 MTP研究是一项基于多中心匿名登记处的回顾性、观察性、非干预性研究。该研究由瑞士洛桑大学医院(CHUV)急诊科进行。研究设计为观察性，研究方案中不实施任何干预措施。1.2 样本量与效能考虑 由于本研究为回顾性研究，样本量固定。参与者数量将取决于STR数据库。研究者预计使用2015年1月1日至2019年12月31日期间纳入瑞士创伤登记处的10，000名参与者的数据。将进行事后效能计算。1.3 最终分析时间 本统计分析计划在接收数据集之前及进行任何分析之前添加。接收数据集后，研究者将检查数据一致性。

数据库核查完成后，将进行统计分析（2020年10月）1.4 基线患者特征 1.4.1 收集的基线患者特征 该观察性研究旨在记录每位纳入患者的一组人口学数据、院前或院内临床检查、院内生化指标值及影像学变量。研究者将从瑞士创伤登记处（STR）提取数据。研究者计划从登记处提取创伤复苏室阶段的生物学参数。临床检查将为院前及院内阶段的首批测量指标。1.4.1 基线患者特征的描述性总结 研究者将在基线特征表中列出患者的一般特征。数据若呈正态分布，将以均值及标准差（SD）表示；若数据呈偏态分布，则以中位数及四分位距表示。二分类及分类数据将以比例表示。1.5 假设的混杂协变量

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。