低剂量氟胞嘧啶治疗隐球菌性脑膜炎临床试验重复数据
该数据集为一项关于降低剂量氟胞嘧啶治疗隐球菌性脑膜炎的临床试验的复制数据，来源于 search.dataone.org，归类于血液及造血器官疾病 / 其他
基本信息
资源简介
低剂量氟胞嘧啶治疗隐球菌性脑膜炎临床试验重复数据
Replication Data for: Evaluating the Use of Lower Dose Flucytosine for the Treatment of Cryptococcal Meningitis: A Clinical Trial
该数据集为一项关于降低剂量氟胞嘧啶治疗隐球菌性脑膜炎的临床试验的复制数据，来源于 search.dataone.org，归类于血液及造血器官疾病 / 其他。源站描述显示，FLOOR 试验为 II 期、单臂、开放标签研究，在乌干达两家医院纳入 48 名 HIV 合并确诊隐球菌性脑膜炎的成人，评估 60 mg/kg/天氟胞嘧啶联合脂质体两性霉素 B 和氟康唑的疗效与毒性，主要终点为早期杀菌活性。数据可用于复现该试验结果、研究隐球菌清除率及治疗安全性（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：隐球菌病是 HIV 感染者死亡的主要原因。指南推荐两性霉素 B 与氟胞嘧啶联合治疗，但标准氟胞嘧啶剂量 100 mg/kg/天与血液学毒性相关。FLOOR 试验研究了较低氟胞嘧啶剂量是否维持治疗疗效并降低毒性。方法：这项 II 期、单臂、开放标签试验在乌干达两家医院纳入了 48 名 HIV 合并确诊隐球菌性脑膜炎的成人。参与者接受 10 天氟胞嘧啶 60 mg/kg/天，分三次给药，联合脂质体两性霉素 B（10 mg/kg，单次剂量）和氟康唑 1200 mg/天，持续 14 天，随后接受标准巩固治疗。主要终点是早期杀菌活性（EFA），其测量脑脊液（CSF）中隐球菌清除率，在
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac0cdacd52075815c20bb4f5b5588f2ef602882e4a4eefe16550c5c34971a9e7c
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景：隐球菌病是HIV感染者死亡的主要原因之一。指南推荐两性霉素B联合氟胞嘧啶的联合治疗方案，但氟胞嘧啶100 mg/kg/天的标准剂量与血液学毒性相关。FLOOR试验旨在研究降低氟胞嘧啶剂量是否能维持疗效并减少毒性。方法：这项II期、单臂、开放标签试验在乌干达的两家医院招募了48名确诊隐球菌性脑膜炎的HIV成年患者。参与者接受10天氟胞嘧啶60 mg/kg/天（分三次给药），联合脂质体两性霉素B（10 mg/kg，单次给药）和氟康唑1200 mg/天，持续14天，随后接受标准巩固治疗。主要终点是早期杀菌活性（EFA），即治疗前14天内脑脊液（CSF）中隐球菌清除率。次要终点包括2周时脑脊液无菌状态、18周生存率及不良事件。
结果：减剂量氟胞嘧啶的EFA为0.28 log10 CFU/mL/天（95% CI，0.20至0.35），低于乌干达接受100 mg/kg/天氟胞嘧啶的历史对照组的0.41 log10 CFU/mL/天（P=0.019）。在第18周时，估计生存概率为77%（95% CI，66%至90%）。再住院发生率（25%）和培养阳性复发率（6.3%）高于预期。3-4级血液学毒性与历史发生率相似（10%白细胞减少；21%贫血）。
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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