EXL01预防高危患者艰难梭菌感染复发评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕EXL01这一新型活体生物治疗产品用于预防高危患者艰难梭菌感染复发的研究

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其他预测Clostridioides Difficile InfectionRecurrent Infection
Evaluation of EXL01, a New Live Biotherapeutic Product to Prevent Recurrence of Clostridioides Difficile Infection in High-risk Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

EXL01预防高危患者艰难梭菌感染复发评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕EXL01这一新型活体生物治疗产品用于预防高危患者艰难梭菌感染复发的研究。源站描述指出,艰难梭菌感染是欧洲医院获得性腹泻的首要原因,每年超过12万例、近3700例死亡,治愈后复发风险高,首次发作后近20%,两次复发后超过60%。一线口服抗生素如非达霉素和万古霉素首发作有效率分别为89%和86%,但不纠正微生态失衡,可能通过消除非艰难梭菌细菌维持菌群失调而促进复发。数据可用于感染性疾病复发预防相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:艰难梭菌感染、复发性感染。艰难梭菌感染(CDI)是欧洲医院获得性腹泻的首要原因,每年超过120,000例病例和近3,700例死亡。该感染的特征是治愈后复发风险高,从首次发作后近20%到两次复发后超过60%,或在存在特定危险因素的情况下。目前,CDI的一线治疗基于口服抗生素,如非达霉素或万古霉素。这些抗生素治疗对首次发作病例的有效率分别为89%和86%,但不能纠正CDI发病基础的微生物失衡,反而可能通过消除艰难梭菌以外的细菌来维持微生物群的有害变化(菌群失调),从而促进复发。

【主题与分类】

主题标签:Clostridioides Difficile Infection、Recurrent Infection。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06306014

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06306014

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    • 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。

数据说明

疾病:艰难梭菌感染、复发性感染。艰难梭菌感染(CDI)是欧洲医院获得性腹泻的首要病因,每年超过12万例病例,近3700例死亡。该感染的特征是治愈后复发风险高,从首次发作后的近20%到2次复发后的超过60%,或在存在特定危险因素的情况下亦然。目前,CDI的一线治疗基于口服抗生素,如非达霉素或万古霉素。这些抗生素治疗对首次发作病例的有效率分别为89%和86%,但并不能纠正CDI发病所依据的微生物学失衡,反而可能因其所具有的抗菌谱而清除艰难梭菌以外的细菌,从而促使微生物群发生有害改变(菌群失调)得以持续,进而助长复发。在部分患者中,这种生态失衡在抗生素治疗后无法再恢复,导致CDI多次复发。

在此背景下,粪菌移植(FMT)用于预防多复发艰难梭菌感染(CDI)复发已被验证超过10年。FMT的原理是基于使用由健康供体粪便制成的药物制剂,以治疗为目的施用于患者消化道内。目前,对于多次复发的情况,它是推荐的一线治疗(自2次复发起)且最为有效,在治疗后8周内预防CDI复发的临床有效率为69%至89%,且具有良好的安全性特征。在促进CDI的微生物因素中,细菌物种Faecalibacterium prausnitzii的丢失构成了一个特定的治疗靶点。F. prausnitzii是人类肠道的共生细菌,占粪便微生物群的近5%,已被证明与个体的健康状态相关。其相对丰度的下降与……的增加相关

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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