误将炎症当感染：对无感染亚临床子宫内膜炎奶牛使用宫内头孢匹林影响的复制数据
该数据集为一项随机对照试验的复制数据，评估宫内使用头孢匹林对患有亚临床子宫内膜炎的奶牛繁殖性能的影响，并区分是否存在细菌感染
基本信息
资源简介
误将炎症当感染：对无感染亚临床子宫内膜炎奶牛使用宫内头孢匹林影响的复制数据
该数据集是一项随机对照试验的复制数据，用于评估宫内使用头孢匹林对患有亚临床子宫内膜炎的奶牛繁殖性能的影响，并区分是否存在细菌感染。数据集英文名称明确指向“将炎症误认为感染”这一问题，即探讨在奶牛亚临床子宫内膜炎但无感染的情况下使用宫内头孢匹林所带来的影响。该数据由作者 Denis-Robichaud, José 提交，机构为 Borealis，发布时间为 2026 年，来源站为 doi.org，本站分类归入感染性疾病 / 其他。主题标签涵盖农业科学以及医学、健康与生命科学，体现出该数据横跨兽医临床、繁殖管理与抗微生物用药决策等方向的应用价值。
【数据集背景】
在奶牛产后繁殖管理中，亚临床子宫内膜炎较为常见，而炎症与感染在临床判断上容易混淆。源站描述指出，该研究是一项随机对照试验，旨在评估宫内头孢匹林治疗对患有子宫内膜炎奶牛繁殖的影响，并区分是否存在细菌。数据集标题进一步点明研究关注的核心问题：将炎症误认为感染，以及在无感染的亚临床子宫内膜炎奶牛中使用宫内头孢匹林所产生的影响。这一背景使该数据具有对抗微生物药物合理使用与繁殖性能评估的双重意义。
【数据内容】
该数据集为上述随机对照试验的复制数据。源站描述表明试验围绕宫内头孢匹林治疗展开，观察对象为患有子宫内膜炎的奶牛，并在分析中区分细菌存在与否。主题标签显示数据涉及农业科学及医学、健康与生命科学领域。关于数据的具体变量、文件数量、记录规模与格式，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 doi.org，作者为 Denis-Robichaud, José，所属机构为 Borealis，发布时间为 2026 年。源站描述说明该数据来自一项随机对照试验，用于评估宫内头孢匹林治疗对子宫内膜炎奶牛繁殖的影响，并区分是否检出细菌。关于试验地点、样本量、采样流程与时间安排等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据适用于兽医临床与奶牛繁殖管理相关的研究与教学场景，例如探讨亚临床子宫内膜炎中炎症与感染的区分、评估宫内头孢匹林治疗对繁殖性能的影响，以及支持抗微生物药物使用决策的分析。也可用于农业科学与医学、健康与生命科学交叉领域的复制性研究。具体适用条件与限制，源站未提供。
【使用方法】
该数据集为随机对照试验的复制数据，使用时应围绕治疗分组与细菌感染状态区分这一研究设计进行组织。关于文件结构、变量定义、编码说明与分析脚本，源站未提供。
【质量与限制】
该数据来源于随机对照试验的复制数据，作者与机构信息明确，来源站为 doi.org。关于数据完整性、样本代表性、缺失值处理与潜在偏倚等质量信息，源站未提供。使用时应注意其研究结论的适用范围受原始试验设计约束，具体限制源站未提供。
【引用与许可】
引用时应使用数据集英文名称，并注明作者 Denis-Robichaud, José、机构 Borealis 与发布时间 2026 年，来源站为 doi.org。关于许可条款与使用条件，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5683/SP4/SGSZLQ
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
Essai contrôlé randomisé pour évaluer l’impact d’un traitement intra-utérin de céfapirine sur la reproduction de vaches atteintes d’endométrite, avec ou sans présence de bactéries.
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
