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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

IDBIORIV方法在脓毒症患者病原体鉴定与抗生素敏感性测试中的性能评估

该数据集英文名为 Evaluation of the Performance of the IDBIORIV Method in Pathogen Identification and Antibiotic Susceptibility Testing in Patients With Sepsis，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Sepsis，本站将其归类于感染性疾病 / 脓毒症方向。数据集聚焦于脓毒症患者血流感染场景，围绕 IDBIORIV 方法在病原体鉴定与抗生素敏感性测试（AST）中的性能评估展开。脓毒症是人体对血流感染作出反应时出现的稳态紊乱，伴随较高的死亡风险；血液培养是用于识别微生物病原体（细菌或酵母）并确定其对 antibiotics 与 antifungals 敏感性的特定血样。病原体鉴定和/或 AST 判定的任何延迟，都会直接影响恰当抗生素治疗的给予，并进而影响患者死亡率。该数据集即面向这一临床检验环节的方法学性能评估。

【数据集背景】

脓毒症在全球范围内影响约 3000 万人，并导致 600 万人死亡。脓毒症被描述为人体对血流感染作出反应时发生的稳态紊乱，与高死亡风险相关。血液培养是用于识别微生物病原体（细菌或酵母）并确定这些微生物对 antibiotics 和 antifungals 敏感性的特定血样。病原体鉴定和/或抗生素敏感性测试（AST）判定的任何延迟，都会直接影响恰当抗生素治疗的给予，并因此影响患者死亡率。诊断越快，抗生素治疗就能越快被调整，患者的生存率/生存概率就越高，生态影响也越低。在常规工作中，临床微生物实验室目前……（源站描述在此处截断，后续内容未提供）。该数据集所对应的研究即在这一背景下，评估 IDBIORIV 方法在脓毒症患者病原体鉴定与 AST 中的性能表现。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Sepsis，本站分类为感染性疾病 / 脓毒症。其核心内容围绕 IDBIORIV 方法在脓毒症患者病原体鉴定与抗生素敏感性测试中的性能评估。源站描述提及的临床对象为脓毒症患者，涉及的检验对象为血液培养样本中的微生物病原体（细菌或酵母），涉及的检验环节包括微生物鉴定与抗生素敏感性测试（AST）。源站未提供具体样本量、菌种分布、性能指标数值、数据字段结构或文件格式等信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示其关注的疾病条件为 Sepsis（脓毒症）。源站未提供具体的采集机构、采集时间范围、采集地点、采样流程或数据整理方式等信息。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与脓毒症血流感染相关的病原体鉴定及抗生素敏感性测试方法学评估场景，可用于了解 IDBIORIV 方法在脓毒症患者病原体鉴定与 AST 中的性能评估这一研究主题。源站描述强调，快速诊断有助于更快调整抗生素治疗、提高患者生存概率并降低生态影响，因此该主题与临床微生物检验中缩短鉴定与药敏判定时间的需求相关。源站未提供该数据集在其他具体应用场景（如模型训练、流行病学分析、公共卫生监测等）中的适用性说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法、数据访问方式、字段说明、分析流程或配套工具等信息。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量控制信息、数据完整性说明、偏倚评估、样本代表性或已知限制等信息。源站描述在“在常规工作中，临床微生物实验室目前……”处截断，相关背景说明不完整。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用授权说明。数据集来源站为 clinicaltrials.gov。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06219135

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使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06219135

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。

数据说明

条件：脓毒症。脓毒症是人体对血流感染作出反应时稳态的破坏，并与高死亡风险相关。全球范围内，脓毒症影响约3000万人，并导致600万人死亡。血培养是一种特定的血液样本，用于鉴定微生物病原体（细菌或酵母菌）并确定这些微生物对 antibiotics 和抗真菌药物的敏感性。在鉴定微生物和/或确定AST（抗生素敏感性试验）方面的任何延迟都会直接影响适当抗生素治疗的实施，进而影响患者的死亡率。诊断越快，抗生素治疗就能越快得到调整，患者的生存率/生存概率就越高，生态影响就越低。在常规工作中，临床微生物实验室目前使用2种自动化技术：MALDI-TOF MS®用于微生物鉴定，VITEK2®方法用于AST测定。

基于蛋白质组学方法，IDBIORIV方法是一种快速方法（90分钟），与当前方法（24/48小时）相比，能够鉴定113种病原体的大面板，并确定49种物种对4类抗生素（β-内酰胺类、氨基糖苷类、糖肽类、粘菌素）的抗生素耐药谱。本研究的主要目的是在为期2年的真实临床情境中，与里昂市民医院微生物实验室当前用于阳性血培养分析的方法进行比较，评估IDBIORIV方法在病原体鉴定和抗生素敏感性试验中的性能。

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