巴基斯坦Faisalabad地区皮肤癣菌对特比萘芬和伊曲康唑的体外敏感性:MIC分布及高MIC分离株

本数据集来源于clinicaltrials.gov,为巴基斯坦Faisalabad地区开展的描述性横断面研究,纳入皮肤癣菌病、体癣、股癣、足癣及甲真菌病患者

Dr. Amara SafdarDr. Amara Safdar
clinicaltrials
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表格回归DermatophytosisTinea CorporisTinea CrurisTinea PedisOnychomycosis
In Vitro Susceptibility of Dermatophytes to Terbinafine and Itraconazole: MIC Distributions and Elevated-MIC Isolates in Faisalabad, Pakistan

基本信息

模态
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任务类型
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创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

巴基斯坦Faisalabad地区皮肤癣菌对特比萘芬和伊曲康唑的体外敏感性:MIC分布及高MIC分离株

本数据集来源于clinicaltrials.gov,为巴基斯坦Faisalabad地区开展的描述性横断面研究,纳入皮肤癣菌病、体癣、股癣、足癣及甲真菌病患者。数据涵盖人口学与临床信息(临床类型、病程、受累部位、既往抗真菌药使用及外用糖皮质激素使用),并包含真菌培养与抗真菌药敏试验结果,每例患者仅检测一个分离株。该数据可用于分析皮肤癣菌对特比萘芬和伊曲康唑的MIC分布、识别高MIC分离株,以及探索临床特征与药敏结果的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:皮肤癣菌病、体癣、股癣、足癣、甲真菌病。设计与场所:描述性横断面研究,采用非概率连续抽样,在巴基斯坦Faisalabad医学大学Allied医院皮肤科开展。真菌培养与抗真菌药敏试验由Faisalabad农业大学微生物实验室完成。数据收集:人口学与临床数据记录于结构化表格,包括临床类型、病程(月)、受累部位、既往抗真菌药使用(给药途径及末次使用日期)和外用糖皮质激素使用情况。标本以编码研究ID标记;患者身份信息由主要研究者单独保存。每例患者检测一个分离株,若有多份标本则取自临床最广泛部位。

【主题与分类】

主题标签:Dermatophytosis、Tinea Corporis、Tinea Cruris、Tinea Pedis、Onychomycosis。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07898475

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数据说明

条件:皮肤癣菌病、体癣、股癣、足癣、甲真菌病。设计与设置:描述性横断面研究,采用非概率连续抽样,在巴基斯坦费萨拉巴德费萨拉巴德医科大学联合医院皮肤科开展。真菌培养和抗真菌药敏试验由费萨拉巴德农业大学微生物实验室完成。数据收集:人口学和临床数据记录于结构化表格,包括临床类型、病程(月)、受累部位、既往抗真菌药物使用(给药途径及末次使用日期)和局部糖皮质激素使用情况。标本以编码研究ID标记;患者身份信息由主要研究者单独保管。每例患者检测一株分离菌,若多份标本阳性则取临床受累最广泛部位者。实验室方法:标本接种于含氯霉素和放线菌酮的沙氏葡萄糖琼脂,于25-28℃培养最长四周。

鉴定依据菌落形态和乳酸酚棉蓝染色标本;须癣毛癣菌/指间毛癣菌复合群的分离株以复合群水平报告,因未进行分子鉴定。对特比萘芬和伊曲康唑的敏感性采用CLSI M38肉汤微量稀释法检测,培养基为含MOPS和0.2%葡萄糖的RPMI 1640(最终药物浓度0.03-16 μg/mL;最终接种量约0.4-5×10^4 CFU/mL),35℃孵育,第4天判读,若生长不充分则延长至第7天。MIC为与生长对照相比产生至少80%生长抑制的最低浓度,由两名对临床资料不知情的判读者独立判读。每次检测均包含生长对照和无菌对照。判读:特比萘芬MIC≥0.5 μg/mL的毛癣菌分离株被归类为研究定义的高MIC。此非经验证的临床折点,不解释为临床耐药。伊曲康唑MIC及其他菌属的MIC报告为

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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