中国西南某公立医院痤疮患者分离的痤疮丙酸杆菌抗生素敏感性前瞻性横断面研究

该数据集来自中国西南某公立医院,针对375例痤疮患者面部皮损取样,厌氧培养分离痤疮丙酸杆菌(P. acnes),并对分离株进行四环素、多西环素、克林霉素、红霉素、阿奇霉素和克拉霉素的Epsilometer药敏试验

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Antibiotic susceptibility of Propionibacterium acnes isolated from patients with acne in a public hospital in Southwest China: prospective cross-sectional study

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CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

中国西南某公立医院痤疮患者分离的痤疮丙酸杆菌抗生素敏感性前瞻性横断面研究

Antibiotic susceptibility of Propionibacterium acnes isolated from patients with acne in a public hospital in Southwest China: prospective cross-sectional study

该数据集来自中国西南某公立医院,针对375例痤疮患者面部皮损取样,厌氧培养分离痤疮丙酸杆菌(P. acnes),并对分离株进行四环素、多西环素、克林霉素、红霉素、阿奇霉素和克拉霉素的Epsilometer药敏试验。共从227例患者中分离出菌株,其中224株(98.7%)对多西环素敏感,220株(96.9%)对四环素敏感。数据可用于分析痤疮丙酸杆菌的抗生素耐药谱,支持临床用药参考和耐药性监测研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:抗生素几十年来一直被常规用于对抗痤疮丙酸杆菌(P. acnes),但P. acnes的抗生素耐药性正成为一个全球性问题。目前仅有一项相关的中国研究。本研究旨在评估中国西南地区痤疮患者中分离的P. acnes的抗生素敏感性。设计:这是一项前瞻性横断面研究。从375例患者面部的痤疮皮损获取皮肤样本。样本在厌氧培养基中培养以鉴定P. acnes的存在。使用Epsilometer试验对分离的P. acnes进行四环素、多西环素、克林霉素、红霉素、阿奇霉素和克拉霉素的敏感性测试。结果:从227例患者中分离出P. acnes;224株分离株(98.7%)对多西环素敏感,220株(96.9%)对四环素敏感。

【主题与分类】

主题标签:Dermatology、Acne、China。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2742d5ea712855afb92cc459fce4d1dfb088d98da7b6fd1ee6a561f75de9967e

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

目的 抗生素用于对抗痤疮丙酸杆菌(Propionibacterium acnes,P. acnes)已有数十年历史,但痤疮丙酸杆菌的抗生素耐药性正成为全球性问题。目前仅有1项相关的中文研究。本研究旨在评估中国西南地区痤疮患者分离的痤疮丙酸杆菌的抗生素敏感性。设计 这是一项前瞻性横断面研究。从375例患者面部的痤疮皮损处获取皮肤样本。样本在厌氧培养基中培养以鉴定是否存在痤疮丙酸杆菌。采用E试验对分离出的痤疮丙酸杆菌进行四环素、多西环素、克林霉素、红霉素、阿奇霉素和克拉霉素的敏感性试验。结果 从227例患者中分离出痤疮丙酸杆菌;224株分离菌(98.7%)对多西环素敏感,220株(96.9%)对四环素敏感,其次为克林霉素和克拉霉素,分别有101株(44.5%)和102株(44.93%)分离菌敏感。结…

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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