骨科手术部位感染：患病率、细菌病因与抗菌药物耐药性

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa20458509da914d4c7559fa011642dff328eefcd59b36f4d44d56f2401f0d0e1

标准获取流程：

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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

背景：手术部位感染（SSI）是第二大可怖的术后医院获得性感染，由于预防性抗生素使用的实践，其在多重耐药（MDR）细菌的出现中起着重要作用。即使在最先进的医院，SSI也日益常见，但关于其细菌学特征和抗菌药物耐药性的文献有限。本横断面研究评估了创伤手术患者术后一个月内骨科SSI的患病率，并分析其与引起SSI细菌的抗生素耐药性的相关性。方法：对在国立创伤中心微生物学系接受检查的术后SSI（清洁或清洁-污染伤口）骨科患者的人口统计学和手术记录进行分析，这些患者接受了需氧细菌培养和药敏试验，时间跨度为三年（2020-2022年），使用SPSS 17.0版本进行统计分析。

结果：在全部患者（n=1,438）中，448例（中位年龄……，患者相关信息（年龄和性别）及手术相关信息［骨折部位和类型、发生术后感染的时间（天）、伤口类型（清洁、清洁-污染、污染或污秽-污染）、细菌菌株及抗生素敏感性模式］于2023年1月20日至2月27日期间从医院电子数据库中收集。收集的数据于2023年3月6日至3月28日期间进行统计分析评估。使用社会科学统计软件包第17.0版（SPSS Inc.，芝加哥，伊利诺伊州，美国）将Midas导出的数据导入Microsoft Excel 10.0版。在描述性分析中，分类变量采用频数和百分比进行分析。计算了患者年龄和术后感染时间的中位数及四分位距。对于两组，采用独立样本t检验和卡方检验比较关联强度

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。