基于临床综合征和脑脊液参数的Biofire® FilmArray生物梅里埃脑膜炎/脑炎检测组合感染病原体预测:诊断管理建议

该数据集来自clinicaltrials.gov的一项前瞻性研究,旨在基于临床综合征和脑脊液参数预测Biofire® FilmArray bioMérieux脑膜炎/脑炎检测面板中的感染病原体

Federal University of Health Science of Porto AlegreFederal University of Health Science of Porto Alegre
clinicaltrials
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蛋白质预测MeningitisEncephalitic InfectionEncephalitisMeningitis, FungalMeningitis, ViralMeningitis, Bacterial
Prediction of Infectious Agents in the Biofire® FilmArray bioMérieux Meningitis/Encephalitis Panel Based on Clinical Syndrome and Cerebrospinal Fluid Parameters: a Diagnostic Stewardship Proposal.

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

基于临床综合征和脑脊液参数的Biofire® FilmArray生物梅里埃脑膜炎/脑炎检测组合感染病原体预测:诊断管理建议

该数据集来自clinicaltrials.gov的一项前瞻性研究,旨在基于临床综合征和脑脊液参数预测Biofire® FilmArray bioMérieux脑膜炎/脑炎检测面板中的感染病原体。研究在巴西两家医院开展,纳入疑似中枢神经系统感染的成年患者,采集脑脊液进行细胞学、生化及特异性检测。数据可用于开发诊断管理模型,辅助临床决策,优化病原体检测流程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑膜炎、脑炎性感染、脑炎、真菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎、细菌性脑膜炎。这将是一项前瞻性研究,在Santa Casa de Porto Alegre(一家拥有1400张床位的慈善三级大学医院)和Hospital Dom João Becker(拥有173张住院床位和20张ICU床位)进行。纳入标准为出现符合中枢神经系统感染临床症状且症状开始时间少于30天的成年患者,且主治医生已指示进行脑脊液采集。参与研究需患者或其法定代表签署知情同意书(ICF)。随后患者将被纳入研究。样本将进行定性和定量细胞学、蛋白质、葡萄糖和乳酸分析,以及根据主治医生要求进行的特异性检测。

【主题与分类】

主题标签:Meningitis、Encephalitic Infection、Encephalitis、Meningitis, Fungal、Meningitis, Viral、Meningitis, Bacterial。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/NCT07432113

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    • 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

疾病:脑膜炎、脑炎性感染、脑炎、真菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎、细菌性脑膜炎。本研究为前瞻性研究,在Santa Casa de Porto Alegre(一家拥有1,400张床位的慈善性三级大学医院)和Hospital Dom João Becker(拥有173张住院床位和20张ICU床位)开展。纳入标准为:出现符合中枢神经系统感染临床症状、症状起始时间在30天以内的成年患者,且主治医师已指示进行脑脊液采集。参与研究须由患者或其法定代理人签署知情同意书(ICF)。随后患者将被纳入研究。样本将进行定性和定量细胞学、蛋白质、葡萄糖和乳酸分析,以及根据主治医师要求进行的特定检测。患者将与过去4年中作为对照组的回顾性队列(出现中枢神经系统感染临床症状并进行了脑脊液采集但未接受FilmArray panel检测的患者)进行比较。

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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