使用万古霉素二级预防 Clostridioides Difficile 感染
源站描述指出，Clostridioides difficile 是一种革兰氏阳性、产芽孢的厌氧菌，可通过结肠炎引起严重腹泻；在加拿大，CDI 年发病 16,000 例，其中 1,300 例（8.1%）相关死亡，年经济损失约 1.5 亿加元，23% 归因于复发病例
基本信息
资源简介
使用万古霉素二级预防 Clostridioides Difficile 感染
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为使用万古霉素对 Clostridioides Difficile 感染进行二级预防。源站描述指出，Clostridioides difficile 是一种革兰氏阳性、产芽孢的厌氧菌，可通过结肠炎引起严重腹泻；在加拿大，CDI 年发病 16,000 例，其中 1,300 例（8.1%）相关死亡，年经济损失约 1.5 亿加元，23% 归因于复发病例。尽管治疗得当，约 20% 的 CDI 病例仍会复发，复发性 CDI 死亡风险高于初发。该数据可用于复发风险预测与二级预防策略研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Clostridioides Difficile Infection, Clostridioides Difficile Infection Recurrence, Clostridoides Difficile Associated Disease. Clostridioides difficile 是一种革兰氏阳性、产芽孢的厌氧菌，可通过结肠炎引起严重腹泻。虽然 CDI 在加拿大的发病率正在下降，但它仍是医院感染的主要原因。加拿大 CDI 的年发病率为 16,000 例，其中 1,300 例（8.1%）相关死亡。估计表明，CDI 在加拿大每年造成约 1.5 亿加元的经济损失，其中 23% 的损失可归因于复发病例。尽管治疗得当，约 20% 的 CDI 病例仍会复发。复发性 CDI（rCDI）与比初发发作更高的死亡风险相关。尽管 fidaxomicin 等治疗可将 CDI 复发率降低约 10%，但成本和可及性
【主题与分类】
主题标签：Clostridioides Difficile Infection。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06979609
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06979609
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：艰难梭菌感染、艰难梭菌感染复发、艰难梭菌相关疾病。艰难梭菌是一种革兰氏阳性、产芽孢的厌氧菌，可通过结肠炎引起严重腹泻。尽管加拿大艰难梭菌感染的发病率正在下降，但它仍是医院感染的主要原因。加拿大艰难梭菌感染的年发病率为16,000例，其中1,300例（8.1%）相关死亡。估计表明，艰难梭菌感染在加拿大每年造成约1.5亿加元的经济损失，其中23%的损失可归因于复发病例。尽管接受了适当治疗，约20%的艰难梭菌感染病例仍会复发。复发性艰难梭菌感染（rCDI）的死亡风险高于初发感染。虽然非达霉素等治疗可将艰难梭菌感染的复发率降低约10%，但其成本和可及性阻碍了广泛使用，且仍有相当大的复发风险（10-15%）。因此，复发性艰难梭菌感染与显著的发病率、死亡率和经济成本相关， consequently预防是一个重大且未满足的临床需求。
在CDI治疗完成后再次暴露于抗生素的情况很常见，是CDI复发最强的危险因素之一。在一项纳入18,246例CDI指示病例的研究中，有7,730例在CDI治疗完成后8周内再次暴露于抗生素。抗生素再次暴露是复发性CDI最强的预测因素，校正比值比为3.2（95%置信区间[95%CI]=2.9-3.4）。尽管在CDI指示发作后避免使用抗生素将是一种理想的预防策略，但这往往不可避免。因此，减少因抗生素再次暴露而导致的CDI复发率的策略具有重要的临床意义。复发性CDI的发病机制被认为涉及患者体内持续存在的艰难梭菌定植，而该患者本已脆弱微生物组又因再次暴露于抗生素而进一步受到破坏。万古霉素预防已被提出作为一种潜在策略，通过抑制艰难梭菌的增殖来降低复发性CDI的风险
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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