氟喹诺酮类和碳青霉烯类对临床标本中形成与不形成生物膜的非发酵革兰阴性菌的体外疗效
该数据集来自search.dataone.org,聚焦感染性疾病领域,收录了关于氟喹诺酮类和碳青霉烯类对临床标本中分离的非发酵革兰阴性菌(包括不动杆菌属和铜绿假单胞菌)的体外药敏试验数据

基本信息
资源简介
氟喹诺酮类和碳青霉烯类对临床标本中形成与不形成生物膜的非发酵革兰阴性菌的体外疗效
In-vitro efficacy of fluoroquinolones and carbapenems against biofilm-forming and non-forming non-fermenting gram-negative bacteria isolated from clinical specimens
该数据集来自search.dataone.org,聚焦感染性疾病领域,收录了关于氟喹诺酮类和碳青霉烯类对临床标本中分离的非发酵革兰阴性菌(包括不动杆菌属和铜绿假单胞菌)的体外药敏试验数据。研究采用肉汤微量稀释法测定最低抑菌浓度(MIC),并涉及生物膜形成、多重耐药等特征。数据可用于分析非发酵菌的耐药模式、评估抗菌药物效果,以及支持感染性疾病相关的耐药性研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):非发酵革兰阴性菌(NFGNB)因生物膜、外排泵和碳青霉烯酶驱动的多重耐药(MDR)而导致治疗失败,构成重大公共卫生威胁。本横断面研究评估了喹诺酮类和碳青霉烯类对从三级医院临床标本中分离的醋酸钙不动杆菌-鲍曼不动杆菌(ACB)复合群和铜绿假单胞菌的最低抑菌浓度(MIC)。采用标准微生物学方法分离和鉴定细菌。通过纸片扩散法筛选出的喹诺酮类和碳青霉烯类耐药分离株,使用肉汤微量稀释法测试喹诺酮类和碳青霉烯类的MIC。统计分析在SPSS 17.0中进行。共分离出92株NFGNB,主要来自尿液(40.2%,37/92)。虽然铜绿假单胞菌的MDR比例较高[85.7%(18/21)对80.28
【主题与分类】
主题标签:carbapenems、inhibitory concentrations、quinolones、Biofilms、infection、resistance、non-fermenters。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4ad4fb4938dedb45f737be756b9fc52376be0ee0dc91afb19d73faaab961b5b3
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
非发酵革兰阴性菌(NFGNB)因生物膜、外排泵和碳青霉烯酶驱动的多重耐药(MDR)而构成重大公共卫生威胁,导致治疗失败。本横断面研究评估了喹诺酮类和碳青霉烯类对醋酸钙不动杆菌–鲍曼不动杆菌(ACB)复合群和铜绿假单胞菌的最低抑菌浓度(MIC),菌株分离自某三级医疗机构的临床标本。采用标准微生物学方法分离和鉴定细菌。经纸片扩散法筛选出的喹诺酮类和碳青霉烯类耐药分离株,采用肉汤微量稀释法检测其对喹诺酮类和碳青霉烯类的MIC。统计分析在SPSS 17.0中进行。共分离出92株NFGNB,主要来自尿液(40.2%,37/92)。铜绿假单胞菌中MDR比例较高[85.7%(18/21)对80.28%(57/71)],而ACB复合群中广泛耐药(XDR)比例较高[14.1%(10/71)……,通过患者信息表收集患者人口学资料和实验室结果,包括微生物学分析。
该表详细列出了感染患者的人口学信息,如年龄组和性别;临床信息,包括临床样本;微生物学结果,包括细菌属、抗菌药物耐药模式、氟喹诺酮类药物(诺氟沙星、环丙沙星、氧氟沙星和左氧氟沙星)和碳青霉烯类药物(亚胺培南和美罗培南)的抑菌浓度。考虑到患者识别号和标本号属于人类受试者数据且必须匿名化处理,这些标识符已从数据集中移除。确切或直接年龄已被移除,并归类为年龄组以实现数据匿名化。任何缺失或不清晰的记录均通过与医疗保健提供者、患者或家属沟通(使用患者信息表中的电话号码)予以澄清。随后,研究变量被
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




