全肩关节置换术中减少细菌种植的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全肩关节置换术中细菌种植的减少。研究纳入 60 例接受初次解剖型或反式肩关节置换的男性患者,随机分为两组各 30 例:对照组(切开后不做真皮层准备)与 Prontosan 抗菌凝胶组(切开后于真皮层涂抹)

St. Louis UniversitySt. Louis University
clinicaltrials
浏览 12
其他分类Joint ArthroplastyShoulderCutibacterium AcnesProsthetic Joint Infection
Reduction of Bacterial Seeding in Total Shoulder Arthroplasty

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

全肩关节置换术中减少细菌种植的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全肩关节置换术中细菌种植的减少。研究纳入 60 例接受初次解剖型或反式肩关节置换的男性患者,随机分为两组各 30 例:对照组(切开后不做真皮层准备)与 Prontosan 抗菌凝胶组(切开后于真皮层涂抹)。所有患者均接受相同的切开前皮肤准备、预防性抗生素和术中冲洗。在最终植入后、伤口闭合前采集培养拭子(2 份深层、2 份浅层、1 份植入物),培养物在实验室保存 2 周进行监测。数据可用于感染预防与关节置换相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:关节置换术,肩关节,Cutibacterium Acnes,假体关节感染。60 名接受初次解剖型或反式肩关节置换的男性患者将被纳入这项前瞻性、随机对照试验,评估在切开皮肤后对真皮层使用 Prontosan 伤口凝胶与不做准备的对比。参与者将被随机分配到两组各 30 名患者:对照组(切开后不做真皮层准备)和 Prontosan 抗菌凝胶组(皮肤切开后应用于真皮层)。所有患者,无论分组如何,均接受相同的切开前皮肤准备、预防性抗生素和术中冲洗。在最终植入后、伤口闭合前,将获取培养拭子(2 份深层培养、2 份浅层培养和 1 份植入物培养)。所有培养物将在实验室保存 2 周以监测

【主题与分类】

主题标签:Joint Arthroplasty、Shoulder、Cutibacterium Acnes、Prosthetic Joint Infection。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07406893

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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

条件:关节置换术、肩关节、痤疮丙酸杆菌、假体关节感染。60名接受初次解剖型或反式肩关节置换术的男性患者将被纳入这项前瞻性、随机对照试验,评估在切开皮肤后使用Prontosan伤口凝胶与不使用任何制剂处理真皮层的情况。参与者将被随机分配到两组,每组30名患者:对照组(切开后不做真皮层处理)和切开皮肤后真皮层涂抹Prontosan抗菌凝胶组。所有患者,无论分组如何,均接受相同的切开前皮肤准备、预防性抗生素和术中冲洗。在最终植入后、伤口闭合前,将采集培养拭子(2份深层培养、2份浅层培养和1份植入物培养)。所有培养物将在实验室保留2周,以监测痤疮丙酸杆菌的生长。

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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