CDI长期结局:FMT与仅抗生素治疗对比
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为瑞典 Umeå University Hospital 感染科开展的单中心长期观察性队列研究,纳入 2016 年 2 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日期间接受 CDI 治疗的成年患者,提供最长 10 年随访

基本信息
资源简介
CDI长期结局:FMT与仅抗生素治疗对比
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为瑞典 Umeå University Hospital 感染科开展的单中心长期观察性队列研究,纳入 2016 年 2 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日期间接受 CDI 治疗的成年患者,提供最长 10 年随访。参与者按 FMT 治疗与仅抗生素治疗分为两组,CDI 病例定义依据临床表现与 LAMP 核酸检测阳性。数据可用于比较两种治疗策略的长期结局,支持预后预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Clostridioides Difficile Infection。研究设计与设置:这是一项在瑞典 Umeå University Hospital 感染科开展的单中心长期观察性队列研究。研究纳入 2016 年 2 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日期间接受 CDI 治疗的成年患者,提供自索引 CDI 发作起最长 10 年的随访。参与者被分为两组:FMT 治疗组和仅抗生素治疗组。CDI 病例定义:兼容的临床表现(24 小时内 ≥3 次稀便)加上 C. difficile 核酸检测(LAMP)阳性,符合 ESCMID 诊断标准。招募:从科室诊断记录中识别可能符合条件的在世受试者,通过邮件联系并提供书面研究信息和退出表。未退回退出表者将被继续联系(源站描述在此处截断)。
【主题与分类】
主题标签:Clostridioides Difficile Infection。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07569380
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07569380
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:艰难梭菌感染。研究设计与环境 这是一项在瑞典于默奥大学医院感染科开展的单中心、长期观察性队列研究。研究纳入2016年2月1日至2024年12月31日期间接受CDI治疗的成年患者,从索引CDI发作起提供最长10年的随访。参与者被分为两组:FMT治疗组和仅抗生素治疗组。CDI病例定义 符合临床表现(24小时内≥3次稀便)加上艰难梭菌核酸检测(LAMP)阳性,与ESCMID诊断标准一致。招募 从科室诊断记录中识别可能符合条件的在世受试者,并通过邮件联系,附上书面研究信息和退出表。未退回退出表者将通过电话联系,并邀请其参加一次研究访视以获取知情同意并入组。 deceased个体仅纳入安全性分析,不与近亲属联系。
生物样本采集 血液:EDTA血浆、血清、PBMC分离 粪便样本 尿液样本 鼻咽拭子 将调取乌默奥FMT生物样本库中存档的供者粪便样本以及患者FMT前后的样本,用于纵向比较。观察性指标 肠道和鼻咽微生物群将通过鸟枪法宏基因组学(菌株水平分辨率)和16S rRNA测序进行表征。将在粪便样本上进行耐药基因组分析和多重耐药菌的培养检测。将在粪便、尿液和血液上进行全局和靶向代谢组学分析(短链脂肪酸、胆汁酸、氧化还原代谢物)。血液中的肠道屏障标志物将包括LPS、LPS结合蛋白(LBP)和EndoCAb。系统性免疫分析将包括细胞因子组合、可溶性免疫介质、抗体以及外周血单核细胞的转录组分析。不会对宿主基因组进行测序。临床观察性指标
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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