Clostridioides Difficile 受控人类感染模型

源站描述显示,这是一项首次人体、开放标签、适应性临床试验,研究健康志愿者口服产毒 C. difficile 的暴露情况。试验至少包含一个队列(cohort A),必要时可升级至第二(cohort B)和第三队列(cohort C)

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其他预测C. DifficileC. Difficile InfectionControlled Human Infection
Clostridioides Difficile Controlled Human Infection Model

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Clostridioides Difficile 受控人类感染模型

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Clostridioides Difficile 受控人类感染模型,属于免疫系统疾病/其他分类。源站描述显示,这是一项首次人体、开放标签、适应性临床试验,研究健康志愿者口服产毒 C. difficile 的暴露情况。试验至少包含一个队列(cohort A),必要时可升级至第二(cohort B)和第三队列(cohort C)。每个队列中志愿者连续 12 天(D0-D11)每天一次暴露于含 10^4 CFU 产毒 C. difficile 孢子的胶囊。升级方式为在暴露前五天(D-6 至 D-1)增加抗生素预处理(cohort B 用 vancomycin,cohort C 用 。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: C. Difficile, C. Difficile Infection, Controlled Human Infection。这将是一项首次人体、开放标签、适应性临床试验,研究健康志愿者口服产毒 C. difficile 的暴露情况。试验将至少包含一个队列(cohort A),如有需要,可选择升级至第二(cohort B)和第三队列(cohort C)。在每个队列中,志愿者将连续 12 天(D0-D11)每天一次暴露于含 10^4 CFU 产毒 C. difficile 孢子的胶囊。升级将通过增加抗生素预处理(cohort B 使用 vancomycin,cohort C 使用 clindamycin)在 C. difficile 暴露前五天(D-6 - D-1)进行。升级将首先基于安全性,其次基于微生物学和临床终点(理想目标为两者均达到 70% 攻击率)。在每个队列中,将首先有一个由 5 名志愿者组成的试点组,

【主题与分类】

主题标签:C. Difficile、C. Difficile Infection、Controlled Human Infection。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06702345

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:艰难梭菌、艰难梭菌感染、受控人类感染。这将是一项首次人体、开放标签、适应性临床试验,研究健康志愿者口服暴露于产毒艰难梭菌的情况。该试验将至少包括一个队列(队列A),并可根据需要选择升级至第二个队列(队列B)和第三个队列(队列C)。在每个队列中,志愿者将连续12天(D0-D11)每天一次暴露于含10^4 CFU产毒艰难梭菌孢子的胶囊。升级将通过在进行艰难梭菌暴露前五天(D-6至D-1)增加抗生素预处理(队列B使用万古霉素,队列C使用克林霉素)来实现。升级将首先基于安全性,其次基于微生物学和临床终点(理想目标是在两者中均达到70%的发病率)。在每个队列中,将首先设立一个由5名志愿者组成的试点组,如果暴露是安全的且达到微生物学和临床终点的阈值,则可选择在同一队列中纳入一个由另外15名参与者组成的验证组。在首次摄入艰难梭菌后立即

在第0天艰难梭菌孢子(接种)后,将在门诊环境中对志愿者进行密切且严格的不良事件(AE)和生命体征监测。直至第35天,每隔一天收集一次不良事件、生命体征以及用于艰难梭菌毒素PCR/EIA、培养和微生物群分析的粪便样本,每四天进行一次安全性实验室检测(从第0天开始)。免疫学样本将在第0、2、20、35和84天采集。如果志愿者出现CDI症状,志愿者需当天前往研究诊所进行体格检查,并采集血液和粪便样本,必要时将根据标准治疗开始(抗生素)治疗。任何复发性艰难梭菌感染发作都将采用粪菌移植(FMT)治疗。最终访视将在三个月后(第84天)进行,届时采集粪便和血液。如果志愿者

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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