STING研究:在100例培养阳性淋病奈瑟菌感染队列中评估淋病抗生素耐药性新型快速检测方法的性能
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于感染性疾病/其他分类,聚焦淋病奈瑟菌感染的抗生素耐药性诊断。研究纳入100例培养阳性淋病奈瑟菌感染病例,旨在验证一种新型抗生素敏感性检测(InSignia)在患者临床样本中的性能

基本信息
资源简介
STING研究:在100例培养阳性淋病奈瑟菌感染队列中评估淋病抗生素耐药性新型快速检测方法的性能
STING 研究数据集来自 clinicaltrials.gov,归属于感染性疾病 / 其他分类,聚焦淋病奈瑟菌(Neisseria gonorrhoeae)感染的抗生素耐药性诊断。该研究纳入 100 例培养阳性淋病奈瑟菌感染病例,旨在验证一种名为 InSignia 的新型抗生素敏感性检测在患者临床样本中的性能。研究的基本假设是:敏感菌株在抗生素孵育后会产生可被 InSignia 检测到的转录应答,而耐药菌株则不产生此类应答;同时,该研究也将增进对该检测在不同类型临床标本中表现的理解。数据集以诊断、淋病、细菌耐药为主题标签,可为淋病抗生素耐药性的快速检测研究提供临床样本验证层面的数据参考。
【数据集背景】
淋病由淋病奈瑟菌引起,抗生素耐药性问题日益受到关注,临床迫切需要能够快速判断菌株药物敏感性的检测手段。STING 研究正是在这一背景下提出,其目标是对一种新型抗生素敏感性检测(InSignia)进行验证,考察其能否用于淋病患者临床样本的耐药性判断。研究关注的条件包括诊断、淋病与细菌耐药,体现了该数据集在感染性疾病诊断与耐药监测方向上的定位。
【数据内容】
该数据集围绕 100 例培养阳性淋病奈瑟菌感染病例展开,核心内容是新型抗生素敏感性检测 InSignia 在患者临床样本中的性能验证数据。研究所依据的检测原理假设为:敏感菌株经抗生素孵育后出现转录应答,可被 InSignia 检出;耐药菌株则不出现该应答。此外,研究还涉及该检测在多种临床标本中的表现。除上述研究设计与样本规模信息外,源站未提供具体变量、检测指标数值或数据表结构等细节。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究,研究全称为 Susceptibility Testing In Neisseria Gonorrhoeae (STING) Study, Assessing the Performance of a New Rapid Test for Gonorrhoea Antibiotic Resistance, in a Cohort of 100 Culture Positive Neisseria Gonorrhoeae Infections。研究对象为培养阳性淋病奈瑟菌感染病例,样本为患者临床标本。关于采集时间、采集机构、地理范围及伦理审批等信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于淋病奈瑟菌抗生素耐药性快速检测方法的验证与评估研究,可用于了解 InSignia 检测在临床样本中的表现,支持耐药性诊断相关的方法学比较与后续研究设计参考。其主题标签涵盖诊断、淋病与细菌耐药,适合感染性疾病诊断、性传播感染耐药监测等方向的研究者参考使用。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用说明、访问方式或分析指南。使用者需依据 clinicaltrials.gov 上该研究的登记信息自行了解研究方案与数据获取途径。
【质量与限制】
该研究的样本规模为 100 例培养阳性淋病奈瑟菌感染病例,属于特定队列研究,其结果外推需考虑队列构成与标本类型的影响。关于数据完整性、缺失情况、质量控制措施及已知偏倚,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定并引用该研究登记信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06352554
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:诊断、淋病、细菌耐药性。本研究旨在验证一种新型抗生素敏感性试验(InSignia)在淋病患者临床样本中的应用。研究假设是,InSignia试验能够检测敏感菌株在抗生素孵育后的转录反应,而耐药菌株则不会出现该反应。此外,本研究还将增进我们对这项试验在不同临床标本中性能表现的理解。
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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