万古霉素递减疗法预防复发性艰难梭菌感染

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦艰难梭菌感染(CDI)及其复发的预防。CDI 由革兰阳性厌氧芽孢杆菌引起,可导致严重腹泻和结肠炎,在加拿大年发病约 16,000 例,其中 1,300 例(8.1%)死亡,年经济损失约 1.5 亿加元,23% 归因于复发病例

McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health CentreMcGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
clinicaltrials
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其他预测Clostridia Difficile Colitis
Vancomycin Taper to Prevent Recurrent Clostridioides Difficile

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

万古霉素递减疗法预防复发性艰难梭菌感染

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦艰难梭菌感染(CDI)及其复发的预防。CDI 由革兰阳性厌氧芽孢杆菌引起,可导致严重腹泻和结肠炎,在加拿大年发病约 16,000 例,其中 1,300 例(8.1%)死亡,年经济损失约 1.5 亿加元,23% 归因于复发病例。约 20-30% 的 CDI 患者会复发。Fidaxomicin 相比 10 天万古霉素方案可将绝对复发率降低约 10%,但成本和可及性限制其广泛使用。数据可用于复发风险预测、治疗方案比较等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:艰难梭菌结肠炎。艰难梭菌是一种革兰阳性、产芽孢的厌氧细菌,可通过结肠炎引起严重腹泻。虽然加拿大 CDI 发病率正在下降,但它仍是医院获得性和社区获得性腹泻的主要原因。加拿大 CDI 年发病率为 16,000 例,其中 1,300 例(8.1%)相关死亡。估计表明,CDI 在加拿大每年造成约 1.5 亿加元的经济损失,其中 23% 归因于复发病例。尽管接受了适当治疗,约 20-30% 的 CDI 病例仍会复发(rCDI),而复发病例的代价和致命性都显著更高。与 10 天万古霉素方案相比,Fidaxomicin 可将 CDI 的绝对复发率降低约 10%;然而,成本和可及性阻碍了其广泛使用。按加拿大当前价格,Fidaxomicin 不

【主题与分类】

主题标签:Clostridia Difficile Colitis。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07328971

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:艰难梭菌结肠炎。艰难梭菌是一种革兰氏阳性、产芽孢的厌氧细菌,可通过结肠炎引起严重腹泻。尽管加拿大艰难梭菌感染(CDI)的发病率正在下降,但它仍是医院获得性和社区获得性腹泻的主要原因。加拿大CDI的年发病率为16,000例,其中1,300例(8.1%)相关死亡。据估计,CDI在加拿大每年造成约1.5亿加元的经济损失,其中23%的损失可归因于复发病例。尽管接受了适当治疗,约20-30%的CDI病例仍会复发(rCDI),且复发病例的代价更高、更致命。与10天万古霉素治疗相比,非达霉素可将CDI的绝对复发率降低约10%;然而,成本和可及性限制了其广泛使用。按加拿大目前的价格,非达霉素不具有成本效益。因此,rCDI与显著的发病率、死亡率和经济成本相关,预防是一个远未满足的临床需求。国际CDI指南在首次发作和首次复发的推荐治疗方面存在分歧。

IDSA和ESCMID均倾向于使用非达霉素,ACG则推荐非达霉素或万古霉素(首次复发采用脉冲式给药方案),而加拿大医学微生物学与传染病协会(AMMI)则倾向于两者均使用万古霉素。这些不一致的指南也反映在全球实践中,在CDI治疗中非达霉素或口服万古霉素(10-14天或脉冲式给药)的使用存在显著差异。自这些指南发布以来,TAPER-V试验(NCT04138706)发现,对于首次CDI发作和复发,在38天时rCDI结局方面,4周万古霉素脉冲式给药方案优于14天万古霉素的概率为99.0%。将TAPER-V纳入首次发作和复发治疗随机对照试验的网络荟萃分析后显示,在预防第38天rCDI方面,万古霉素脉冲式给药方案与10天非达霉素无显著差异。

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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