原发性和器械相关脑膜炎的早期诊断

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦原发性和器械相关脑膜炎的早期诊断。研究评估脑脊液中新型病原体特异性生物标志物D-lactate的分析与临床性能,包括灵敏度、特异度、阳性与阴性预测值及准确度,并与常规脑脊液培养和生物标志物进行比较,采用标准感染定义标准

Charite University, Berlin, GermanyCharite University, Berlin, Germany
clinicaltrials
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蛋白质分类Bacterial MeningitisFungal MeningitisImplant Infection
Early Diagnosis of Native and Device-associated Meningitis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

原发性和器械相关脑膜炎的早期诊断

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦原发性和器械相关脑膜炎的早期诊断。研究评估脑脊液中新型病原体特异性生物标志物D-lactate的分析与临床性能,包括灵敏度、特异度、阳性与阴性预测值及准确度,并与常规脑脊液培养和生物标志物进行比较,采用标准感染定义标准。样本通过腰椎或脑室穿刺、外部脑室引流、腰椎引流和分流等方式连续采集。数据可用于脑膜炎诊断与治疗监测相关的分类模型开发与性能评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:细菌性脑膜炎、真菌性脑膜炎、植入物感染。研究目的:评估脑脊液(CSF)中新型病原体特异性生物标志物D-lactate在原发性和器械相关脑膜炎诊断及治疗监测中的分析和临床性能(灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确度)。将CSF D-lactate的性能与当前使用的常规CSF培养和生物标志物进行比较,使用标准感染定义标准(原发性和器械相关脑膜炎)。具体目标 * 目标1:通过腰椎/脑室穿刺(术前或术中)、外部脑室引流(EVD)、腰椎引流(ELD)和分流连续采集的CSF样本,确定D-lactate检测对器械相关脑膜炎和原发性脑膜炎诊断的性能。

【主题与分类】

主题标签:Bacterial Meningitis、Fungal Meningitis、Implant Infection。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05146570

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    • 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

疾病:细菌性脑膜炎、真菌性脑膜炎、植入物感染。研究目的:评估一种新型病原体特异性生物标志物——脑脊液(CSF)中的D-乳酸在原生性和器械相关脑膜炎诊断及治疗监测中的分析和临床性能(敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确性)。将脑脊液D-乳酸的性能与目前使用的常规脑脊液培养和生物标志物进行比较,采用感染的标准定义标准(原生性和器械相关脑膜炎)。具体目标 * 目标1:通过腰椎/脑室穿刺(术前或术中)、脑室外引流(EVD)、腰大池引流(ELD)和分流管抽吸连续采集的脑脊液样本,确定D-乳酸检测对器械相关脑膜炎和原生性脑膜炎的诊断性能。 * 目标2:使用现有定义标准,评估脑脊液D-乳酸检测对器械相关性和原生性脑膜炎诊断的最佳截断值。 * 目标3:

评估D-乳酸检测在诊断器械相关性和原生性脑膜炎中的性能,并与标准检测(培养、革兰染色、脑脊液白细胞计数及分类、脑脊液乳酸、脑脊液葡萄糖、脑脊液与血糖比值、脑脊液总蛋白、多重PCR)及新型生物标志物(脑脊液降钙素原、α-防御素-ELISA、白介素-6)进行比较。研究人群:将连续纳入在本机构接受治疗的疑似器械相关性脑膜炎和原生性脑膜炎患者。脑脊液将按照常规诊断程序进行抽取。在本研究实施期间,不会进行额外的侵入性或非侵入性检查。本临床研究获得的结果不会影响患者的诊断或治疗决策。研究定义:器械相关性脑膜炎将根据美国疾病控制与预防中心修订的医院感染标准进行定义

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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