中国某三级医院碳青霉烯耐药菌暴发预测的污水监测研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07804433

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数据说明

条件：细菌耐药性、碳青霉烯类、废水。耐碳青霉烯类微生物（CRO）对全球公共卫生构成严重威胁，医院是其出现和传播的主要中心。传统的临床感染监测往往在感染已经发生后才检测到CRO暴发，错过了早期干预的窗口期。基于废水的流行病学在COVID-19大流行期间已展现出其早期预警潜力，并日益被视为抗菌药物耐药性监测的一种有前景的工具。我们在北京协和医院开展的为期22天的初步试点研究揭示了不同医院区域存在两种截然不同的抗菌药物耐药基因（ARG）动态模式：内科病房呈现出“慢性耐药背景”，碳青霉烯酶基因（IMP/GES型>5，000 ppm）丰度持续偏高；而急诊/发热门诊则表现为“急性脉冲式暴发”，以mcr-3和QnrVC基因短暂升高50至200倍为特征。这些发现表明，医院功能区域的ARG谱存在根本性差异，并具有独特的时间特征。

本前瞻性观察性队列研究旨在通过在6至9个月期间对北京协和医院四个关键功能区——门诊楼、内科病房、外科病房和急诊/发热门诊——进行纵向监测，建立基于废水的医院获得性CRO暴发早期预警系统。将使用自动采样器每日采集24小时流量比例混合废水样本。实验室分析包括ARG大 panel 检测（300余种亚型，每日进行）、宏基因组测序（每周进行，并在脉冲触发时加强采样），以及活菌培养并对关键分离株进行全基因组测序。同时，我们将从相应医院建筑收集去标识化的临床CRO分离株和抗生素消耗数据（限定日剂量）。多

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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