SalivIQ™ Strep A 检测 A 组链球菌的多中心评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的一项观察性、多中心、双盲临床研究,评估 SalivIQ™ Strep A 检测在唾液和咽拭子标本中检测 A 组链球菌(GAS)的诊断性能

基本信息
资源简介
SalivIQ™ Strep A 检测 A 组链球菌的多中心评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的一项观察性、多中心、双盲临床研究,评估 SalivIQ™ Strep A 检测在唾液和咽拭子标本中检测 A 组链球菌(GAS)的诊断性能。研究对象为 3 岁及以上出现急性咽炎体征和症状的儿童与成人,由未经培训的操作员在美国至少三个地理分布不同的 CLIA 豁免临床站点进行检测,预计入组约 668 名参与者,直至获得至少 100 例经 β-溶血性咽培养确认的可评估 GAS 阳性病例。数据可用于评估该检测方法的诊断准确性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:链球菌性咽炎、A 组链球菌感染。这是一项观察性、多中心、双盲临床研究,旨在评估 SalivIQ™ Strep A 检测在唾液和咽拭子标本中检测 A 组链球菌(GAS)的诊断性能。研究将入组 3 岁及以上出现急性咽炎体征和症状的儿童和成人参与者。检测将由未经培训的操作员在美国至少三个地理分布不同的临床实验室改进修正案(CLIA)豁免临床站点进行。预计入组约 668 名参与者。入组将持续进行,直至获得至少 100 例经 β-溶血性咽培养确认的可评估 GAS 阳性病例。最终入组人数可能低于或高于 668,取决于观察到的
【主题与分类】
主题标签:Streptococcal Pharyngitis、Group A Streptococcal Infection。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07891728
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07891728
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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
条件:链球菌性咽炎、A组链球菌感染。这是一项观察性、多中心、双盲临床研究,旨在评估SalivIQ™ Strep A检测在唾液和咽拭子标本中检测A组链球菌(GAS)的诊断性能。该研究将招募3岁及以上、表现出急性咽炎体征和症状的儿童和成人参与者。检测将由未经培训的操作人员在美国至少三个地理分布不同、获得临床实验室改进修正案(CLIA)豁免的临床中心进行。预计将招募约668名参与者。招募将持续进行,直至获得至少100例经β-溶血性咽培养确认的可评估GAS阳性病例。最终招募人数可能低于或高于668人,取决于观察到的GAS患病率、参与者可评估性以及儿童和成人参与者的分布情况。每位参与者将提供标本用于标准诊疗、参考和试验性检测。
这些包括:一份用于标准诊疗快速抗原A组链球菌检测的咽拭子;同时采集的双份咽拭子,其中一份用于参考β溶血性咽培养,另一份用于SalivIQ™ Strep A检测;以及一份用于SalivIQ™ Strep A检测的唾液样本。标准诊疗快速抗原咽拭子将始终首先采集。SalivIQ唾液样本与双份咽拭子采集的顺序将随机化,标准诊疗咽拭子与双份咽拭子之间至少间隔5分钟。主要目的是确定由未经培训的操作人员使用唾液和咽拭子样本进行SalivIQ™ Strep A检测时,与参考β溶血性GAS咽培养相比的敏感性和特异性。诊断性能将分别针对唾液和咽拭子样本类型进行评估。次要目的是比较SalivIQ™ Strep A结果
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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