哌拉西林/他唑巴坦对比头孢曲松联合甲硝唑治疗儿童穿孔性阑尾炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,对应ALPACA-MC试验,是一项盲法、多中心随机对照试验,比较儿童穿孔性阑尾炎腹腔镜阑尾切除术后两种抗生素治疗方案:哌拉西林/他唑巴坦(PT)与头孢曲松联合甲硝唑(CM)

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其他预测Appendicitis PerforatedAppendectomy, LaparoscopicAntibioticPediatricRandomized Controlled Trial
Piperacillin/Tazobactam Versus Ceftriaxone and Metronidazole for Children With Perforated Appendicitis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

哌拉西林/他唑巴坦对比头孢曲松联合甲硝唑治疗儿童穿孔性阑尾炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,对应ALPACA-MC试验,是一项盲法、多中心随机对照试验,比较儿童穿孔性阑尾炎腹腔镜阑尾切除术后两种抗生素治疗方案:哌拉西林/他唑巴坦(PT)与头孢曲松联合甲硝唑(CM)。研究纳入来自多家儿科医院的180名儿童,主要目的是评估PT是否较CM缩短住院时间,并比较其他重要结局。数据可用于儿科感染性疾病治疗策略的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:穿孔性阑尾炎、腹腔镜阑尾切除术、抗生素、儿科、随机对照试验。ALPACA-MC试验是一项盲法、多中心随机对照试验,比较因穿孔性阑尾炎接受腹腔镜阑尾切除术的儿童术后两种抗生素治疗方案。穿孔性阑尾炎发生于阑尾出现孔洞或破裂时。研究将纳入来自多家儿科医院的180名儿童。术后,参与者将被随机分配接受哌拉西林/他唑巴坦(PT)或头孢曲松联合甲硝唑(CM)。儿童、家庭、医疗团队以及评估结局的研究人员均不会知道所接受的治疗。研究的主要目的是确定与CM相比,PT是否能缩短住院时间。研究还将比较其他重要结局,包括

【主题与分类】

主题标签:Appendicitis Perforated、Appendectomy, Laparoscopic、Antibiotic、Pediatric、Randomized Controlled Trial。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07869095

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    • 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

条件:穿孔性阑尾炎、阑尾切除术、腹腔镜、抗生素、儿科、随机对照试验。ALPACA-MC试验是一项盲法、多中心随机对照试验,比较两种术后抗生素治疗用于因穿孔性阑尾炎接受腹腔镜阑尾切除术的儿童。穿孔性阑尾炎发生于阑尾形成孔洞或破裂时。该研究将纳入来自多家儿科医院的180名儿童。术后,参与者将被随机分配接受哌拉西林/他唑巴坦(PT)或头孢曲松联合甲硝唑(CM)治疗。儿童、家属、医疗团队以及评估结局的研究人员均不会知晓所接受的治疗。该研究的主要目的是确定与CM相比,PT是否能缩短住院时间。该研究还将比较其他重要结局,包括手术部位感染、需要额外影像学检查或操作、急诊就诊以及再入院。儿童将在术后接受30天随访。

在30天时,我们将联系家庭,询问是否有任何额外的并发症以及孩子的恢复情况。这将包括关于重返学校、参与体育运动或其他身体活动的问题,以及孩子的整体健康和生活质量。本研究的结果将有助于确定对穿孔性阑尾炎儿童最合适的抗生素治疗方案,并可能有助于指导未来的临床实践和抗生素管理。

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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