免疫缺陷宿主中的Aztreonam-Avibactam研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦免疫缺陷宿主中由产金属β-内酰胺酶肠杆菌目(MBL-E)引起的感染

Centro de Educación Medica e Investigaciones Clínicas Norberto QuirnoCentro de Educación Medica e Investigaciones Clínicas Norberto Quirno
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其他Enterobacteriaceae InfectionsImmunocompromised HostDrug Resistance, Multiple, Bacterial
Aztreonam-Avibactam in Immunocompromised Hosts

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

免疫缺陷宿主中的Aztreonam-Avibactam研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦免疫缺陷宿主中由产金属β-内酰胺酶肠杆菌目(MBL-E)引起的感染。源站描述指出,此类感染在免疫缺陷患者中临床挑战日益突出,患者面临多重耐药菌感染、不恰当经验性抗生素治疗及不良临床结局的风险。CZA-ATM联合方案已显示改善MBL-E感染结局,但两种抗生素同时给药存在药代动力学与药效学局限;固定剂量复方ATM-AVI可提供两成分的同步暴露。数据可用于相关临床研究与治疗评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肠杆菌科感染、耐碳青霉烯肠杆菌科感染、免疫缺陷宿主、多重细菌耐药。由产金属β-内酰胺酶肠杆菌目(MBL-E)引起的感染是一项日益严峻的临床挑战,尤其是在免疫缺陷患者中。这些个体面临多重耐药微生物感染、不恰当经验性抗生素治疗及不良临床结局的风险增加。头孢他啶-阿维巴坦联合氨曲南(CZA-ATM)已在MBL-E感染患者中显示出改善的临床结局。然而,同时给予两种单独的抗生素存在药代动力学和药效学局限。氨曲南-阿维巴坦(ATM-AVI)是一种固定剂量复方制剂,可提供两种成分的同步暴露并改善药代

【主题与分类】

主题标签:Enterobacteriaceae Infections、Immunocompromised Host、Drug Resistance, Multiple, Bacterial。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07890480

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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

情况:肠杆菌科感染、耐碳青霉烯肠杆菌科感染、免疫受损宿主、多重细菌耐药。由产金属β-内酰胺酶肠杆菌目(MBL-E)引起的感染是一项日益严峻的临床挑战,尤其是在免疫受损患者中。这些个体发生多重耐药微生物感染、接受不恰当经验性抗生素治疗以及出现不良临床结局的风险增加。头孢他啶-阿维巴坦联合氨曲南(CZA-ATM)已显示出可改善MBL-E感染患者的临床结局。然而,同时给予两种单独的抗生素存在药代动力学和药效学方面的局限性。氨曲南-阿维巴坦(ATM-AVI)是一种固定剂量复方制剂,可实现对两种成分的同步暴露,并提高药代动力学/药效学目标的达成率。然而,关于其有效性和安全性的真实世界临床证据仍然有限,尤其是在免疫受损人群中。

研究设计 IMMUNO-AVI是一项国际性、多中心、观察性、分析性队列研究,涉及专业医疗中心。该研究旨在提供关于ATM-AVI在免疫功能低下成人中使用的真实世界证据,并为未来由MBL-E引起的感染的治疗决策提供依据。该研究采用混合时间视角,结合接受氨曲南-阿维巴坦治疗的前瞻性参与者队列和接受头孢他啶-阿维巴坦联合氨曲南治疗的历史回顾性对照队列。两个队列将使用标准化研究定义进行评估,以便进行比较分析。* 前瞻性队列:微生物学确诊为MBL-E感染、作为常规临床护理的一部分接受ATM-AVI确定性治疗的免疫功能低下成人。* 回顾性队列:微生物学确诊为MBL-E感染、既往接受过CZA-ATM治疗的免疫功能低下成人,作为历史对照组。治疗决策由主治医师独立做出。T

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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