PCR 与培养药敏检测用于成人 cUTI 管理的临床效用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 PCR 与常规培养药敏(C&S)检测在成人复杂性尿路感染(cUTI)管理中的临床效用比较

基本信息
资源简介
PCR 与培养药敏检测用于成人 cUTI 管理的临床效用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 PCR 与常规培养药敏(C&S)检测在成人复杂性尿路感染(cUTI)管理中的临床效用比较。研究为随机、平行组、研究者盲法、多中心临床试验,在美国六个中心开展,受试者为符合全部入选标准且不符合排除标准并签署知情同意书的成人,按 1:1 随机分为 PCR 指导治疗组与 C&S 指导治疗组。数据可用于评估分子诊断与常规方法在 cUTI 患者管理策略中的相对价值,涉及感染性疾病与诊断相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Urinary Tract Infection Complicated, Urinary Tract Infection (cUTI), Urinary Tract Infection (Diagnosis)。研究概览:复杂性尿路感染(cUTI)仍是重大临床挑战,常促使经验性抗生素使用,可能导致不恰当治疗、抗菌药物过度使用和治疗失败。本研究旨在评估分子诊断(PCR)与常规培养和药敏(C&S)方法在管理 cUTI 中的临床效用,目标是确定更有效的患者管理策略。这是一项在美国六个中心开展的随机、平行组、研究者盲法、多中心临床试验。符合全部入选标准且不符合任何排除标准并提供知情同意书的成人按 1:1 随机分为两组:PCR 指导治疗组和 C&S 指导治疗组。每位参与者 pr
【主题与分类】
主题标签:Urinary Tract Infection Complicated、Urinary Tract Infection (cUTI)、Urinary Tract Infection (Diagnosis)。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06996301
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06996301
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:复杂性尿路感染、尿路感染(cUTI)、尿路感染(诊断)。研究概览:复杂性尿路感染(cUTIs)仍然是一个重大的临床挑战,常促使经验性抗生素使用,这可能导致不恰当治疗、抗菌药物过度使用和治疗失败。本研究旨在评估分子诊断(PCR)与常规培养及药敏(C&S)方法在管理cUTIs中的临床效用,目标是识别更有效的患者管理策略。这是一项在美国六个中心进行的随机、平行组、研究者盲法、多中心临床试验。符合所有纳入标准且不符合任何排除标准并提供知情同意的成年人按1:1随机分为两组:PCR指导治疗和C&S指导治疗。每位参与者在随机化前提供了一份尿液样本,该样本同时使用PCR和C&S进行检测。然而,在整个研究过程中,治疗研究者对对照检测结果保持盲态,以确保无偏倚的临床决策。
研究方案:采用清洁中段尿采集法,在两个时间点收集尿液标本:第1天(基线)和第28天(研究结束,EOS)。样本在2-8°C下冷藏,并在中心实验室进行处理。所有标本均被分装用于平行检测,方法如下:* PCR(DocLab UTM 2.0):通过QuantStudio 7/12和KingFisher平台,采用定性检测组合,靶向28种尿路病原体物种及16类抗菌药物耐药基因。* 常规培养与药敏(C&S):定量细菌培养及药敏试验,以鉴定尿路病原体并评估耐药谱,检测阈值为≥10⁵ CFU/mL。盲法与治疗分配:参与者仅根据随机化分配的检测结果(PCR或C&S)接受治疗。对照检测结果在研究结束前对临床医生设盲。主要终点为EOS访视时各研究组中临床结局良好(FCl)的受试者数量(及百分比)。F
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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