难治性铜绿假单胞菌抗菌治疗数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦难治性铜绿假单胞菌(DTR P. aeruginosa)感染的抗菌治疗

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clinicaltrials
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其他预测Pseudomonas InfectionsPseudomonas AeruginosaPrognosisDrug Resistance, Multiple, BacterialAntibacterial AgentsBeta-lactam Antibiotics
Antimicrobial Therapy for Difficult-to-treat Pseudomonas Aeruginosa

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

难治性铜绿假单胞菌抗菌治疗数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦难治性铜绿假单胞菌(DTR P. aeruginosa)感染的抗菌治疗。源站描述涉及对一线抗假单胞菌β-内酰胺类和氟喹诺酮类均获得性耐药的分离株所致感染,尤其在重症和/或免疫抑制患者中治疗挑战严峻。新型β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂组合(如 ceftolozane-tazobactam、ceftazidime-avibactam、imipenem-relebactam 等)及 cefiderocol 显示出有希望的结果,但真实世界多中心数据仍稀缺。ADDICT 研究为前瞻性多中心队列研究,可用于了解 DTR 铜绿假单胞菌感染的治疗现状与预后(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:假单胞菌感染、铜绿假单胞菌、预后、多重细菌耐药、抗菌药物、β-内酰胺类抗生素。由对所有一线抗假单胞菌β-内酰胺类和氟喹诺酮类获得性耐药的铜绿假单胞菌分离株(难治性分离株 - DTR)引起的感染,构成严重的治疗挑战,尤其是在重症和/或免疫抑制患者中。某些新型β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂组合(BL/BLI(β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂)——即 ceftolozane-tazobactam、ceftazidime-avibactam、imipenem-relebactam 等)和 cefiderocol 在治疗 DTR 铜绿假单胞菌感染方面显示出有希望的结果。然而,关于其在该适应症中真实世界应用的多中心数据仍然稀缺。ADDICT 研究是一项前瞻性、多中心队列研究,纳入

【主题与分类】

主题标签:Pseudomonas Infections、Pseudomonas Aeruginosa、Prognosis、Drug Resistance, Multiple, Bacterial、Antibacterial Agents、Beta-lactam Antibiotics。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06738771

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    • 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。

数据说明

条件:假单胞菌感染、铜绿假单胞菌、预后、多重细菌耐药性、抗菌药物、β-内酰胺类抗生素。由对所有一线抗假单胞菌β-内酰胺类和氟喹诺酮类获得性耐药的铜绿假单胞菌分离株(难治性分离株——DTR)引起的感染,尤其在重症和/或免疫功能低下患者中,构成严峻的治疗挑战。某些新型β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂组合(BL/BLI(β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂)——即头孢洛扎-他唑巴坦、头孢他啶-阿维巴坦、亚胺培南-瑞来巴坦等)及头孢地尔在治疗DTR铜绿假单胞菌感染方面已显示出令人鼓舞的结果。然而,关于其在该适应症中真实世界应用的多中心数据仍然匮乏。ADDICT研究是一项前瞻性、多中心队列研究,纳入需要明确静脉抗菌治疗的未选择性DTR铜绿假单胞菌感染患者。

本研究的主要目的是探讨现有可选方案(新型BL/BLI、头孢地尔或较旧药物如氨基糖苷类和多黏菌素)在该人群中的临床疗效。次要目的包括:比较现有可选方案在对一种以上最后防线药物体外敏感的DTR铜绿假单胞菌感染中的临床和微生物学疗效;比较这些药物观察到的非生态学不良事件的发生率;评估治疗期间耐药性出现的发生率并阐明耐药性出现的分子机制;评估联合治疗在该适应证中的获益与风险;比较除DTR铜绿假单胞菌以外的多重耐药菌及艰难梭菌感染的获得率;比较第28天及院内全因死亡率。患者将在60家医院中心招募,这些中心隶属于法国四个感染性疾病与重症监护研究网络(CRICS-TRIGGERSEP、ReaRezo、OutcomeRéa、RENARCI - PROMISE元网络)。临床变量将通过一个el

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)
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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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