布基纳法索发热病因鉴别：金标准培养技术与基于血细胞计数的算法、降钙素原及C反应蛋白准确性比较研究数据
该数据集来自布基纳法索农村地区开展的一项临床诊断准确性研究，旨在评估基于血细胞计数数据的感染管理算法（IMS）对感染病因（如细菌、病毒、疟疾）的预测能力，并与金标准培养技术、降钙素原（PCT）和C反应蛋白（CRP）进行比较
基本信息
资源简介
布基纳法索发热病因鉴别：金标准培养技术与基于血细胞计数的算法、降钙素原及C反应蛋白准确性比较研究数据
Differentiating causes of febrile illness in Burkina Faso: data from an accuracy study comparing gold standard culture techniques with a haemocytometry based algorithm (IMS), procalcitonin (PCT) and C-reactive protein (CRP)
该数据集来自布基纳法索农村地区开展的一项临床诊断准确性研究，旨在评估基于血细胞计数数据的感染管理算法（IMS）对感染病因（如细菌、病毒、疟疾）的预测能力，并与金标准培养技术、降钙素原（PCT）和C反应蛋白（CRP）进行比较。数据为研究数据的子集，涵盖用于已发表论文的全部数据，包含临床与人口学信息。该数据可用于感染性疾病病因分类、诊断工具准确性评估及相关生物标志物研究（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：不同感染性疾病（如细菌、病毒、疟疾）引起的急性发热病因可能表现出相似的临床表现。我们开展了一项临床诊断研究，以评估一种新工具——感染管理算法（Infection Manager System，IMS）的诊断准确性，该算法利用血细胞计数数据预测感染病因（如细菌、病毒、疟疾）。当前数据集是该研究在布基纳法索农村地区开展期间所获数据的一个子集。该研究已在ClinicalTrials.org注册，标识符为NCT02669823。题为“Infection Manager System (IMS) as a new hemocytometry-based bacteremia detection tool: a diagnostic accuracy study in a malaria-endemic area of Burkina Faso”的手稿所使用的全部数据均包含在当前数据子集中。为测试IMS，我们收集了临床和人口学
【主题与分类】
主题标签：Malaria、Fever of Unknown Origin、Infection manager system、CRP、Bacteremia、procalcitonin。本站分类：感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A55480e06a6da33cf7d02bdbee996a7b958a49404143fb2b4b8cd7dab8e5f9f59
下载信息
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
不同传染病（如细菌、病毒、疟疾）引起的急性发热性疾病可能有相似的临床表现。我们进行了一项临床诊断研究，以评估一种新工具——感染管理系统（IMS）——的诊断准确性，该工具是一种利用血细胞计数数据预测感染原因（如细菌、病毒、疟疾）的算法。当前数据集是该研究获得数据的一个子集，该研究在布基纳法索的农村地区进行。该研究已在ClinicalTrials.org注册，标识符为NCT02669823。题为“感染管理系统（IMS）作为一种新的基于血细胞计数的菌血症检测工具：在布基纳法索疟疾流行区的一项诊断准确性研究”的手稿所使用的所有数据均包含在当前数据子集中。为测试IMS，我们收集了约900名年龄在3个月至100岁之间、表现为急性……的患者的临床和人口学数据。
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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