SURGX 抗菌凝胶与聚维酮碘在全肩关节置换术皮肤切开准备中的对比

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全肩关节置换术中的皮肤切开准备,比较 SURGX 抗菌凝胶与聚维酮碘的效果

St. Louis UniversitySt. Louis University
clinicaltrials
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其他分类SurgerySurgical Site InfectionCutibacterium AcnesProsthetic-joint Infection
SURGX Antimicrobial Gel Versus Povidone-iodine Skin Incision Prep 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

SURGX 抗菌凝胶与聚维酮碘在全肩关节置换术皮肤切开准备中的对比

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全肩关节置换术中的皮肤切开准备,比较 SURGX 抗菌凝胶与聚维酮碘的效果。涉及条件包括手术、手术部位感染、Cutibacterium acnes 及假体关节感染。C. acnes 假体关节感染是肩关节置换术后罕见但严重的并发症,该菌生长缓慢,实验室培养需 2-3 周。已有研究评估多种预防措施,如术前预防性抗生素、术前皮肤清洁、局部辅助剂(聚维酮碘、氯己定等)及术中抗生素粉末。肩关节置换术总体感染率约为 0.9-2.9%。数据可用于感染预防策略的分类与比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:手术、手术部位感染、Cutibacterium Acnes、假体关节感染。Cutibacterium acnes(C. acnes)假体关节感染是肩关节置换术的一种破坏性且较为独特的并发症。它是一种生长非常缓慢、耐氧的厌氧、不形成芽孢的革兰氏阳性杆状细菌,在实验室环境中需要长达 2-3 周才能生长。已有若干研究评估了各种用于预防 C. acnes 假体关节感染的药物。这些药物包括进行肩关节置换手术时通常采取的标准围手术期措施——术前预防性抗生素、术前皮肤清洁/清洗、局部辅助剂(聚维酮碘、氯己定等)以及术中抗生素粉末。肩关节置换术的总体感染率被引用为 0.9-2.9%,其中 C. acnes 为

【主题与分类】

主题标签:Surgery、Surgical Site Infection、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/NCT05919888

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数据说明

条件:手术、手术部位感染、痤疮丙酸杆菌、假体关节感染。痤疮丙酸杆菌(C. acnes)假体关节感染是肩关节置换术后一种毁灭性且较为独特的并发症。它是一种生长非常缓慢、耐氧的厌氧性、不形成芽孢的革兰氏阳性杆状细菌,在实验室环境中需要长达2-3周才能生长。已有若干研究评估了多种用于预防痤疮丙酸杆菌假体关节感染的药物。这些药物包括进行肩关节置换手术时通常采取的标准围手术期措施——术前预防性抗生素、术前皮肤清洁/清洗、局部辅助剂(聚维酮碘、氯己定等)以及术中抗生素粉末。据报道,肩关节置换术的总体感染率在0.9-2.9%之间,其中痤疮丙酸杆菌是肩关节置换术后假体周围感染中最常见的细菌。肩关节假体关节感染相关的发病率和费用极高,需要多次手术和数月的治疗才能克服感染。痤疮丙酸杆菌的主要问题之一是

痤疮丙酸杆菌在体内的首选定植部位是毛囊的皮脂腺内,位于表皮深层,许多术前用于清洁皮肤的局部制剂难以对其产生影响。这些腺体常见于肩部及上背部周围,可导致痤疮。痤疮丙酸杆菌与其他常见的假体关节感染细菌一样,能迅速形成生物膜,使大多数抗生素无法穿透,这进一步凸显了预防的重要性。近期已有研究分析过氧化苯甲酰(BPO)对痤疮丙酸杆菌的作用及其与肩关节置换术的关系,以期在术前减少该细菌负荷。采用过氧化苯甲酰进行多日皮肤清洁准备已显示出令人鼓舞的结果。然而,目前尚无研究探讨针对该区域的术中皮肤切口准备。

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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