基于分子方法优化印度尼西亚国家转诊医院脓毒症患者病原体鉴定

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07841535

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数据说明

病症：脓毒症、抗微生物药物耐药性（AMR）。背景 脓毒症是一个重要的全球健康问题，1990-2017年间报告了4990万例病例和1100万例脓毒症相关死亡。全球约85%的脓毒症病例和脓毒症相关死亡发生在低收入和中等收入国家，包括印度尼西亚，该国约占64%的脓毒症病例，死亡率高达69%。抗微生物治疗是脓毒症管理的关键组成部分，应在诊断脓毒症后尽快启动。然而，在实践中，抗微生物治疗可能因多种原因而延迟或过度使用。延迟可能是由于准确诊断脓毒症的困难，特别是在表现不典型的病例中。抗微生物药物的可及性也可能有限。相反，广谱抗微生物药物可能被过度使用，包括在不涉及脓毒症的病例中。这两种情况都可能导致短期不良反应，如药物反应或过敏，以及长期后果，包括抗微生物药物耐药性。

因此，快速准确地诊断脓毒症并鉴定致病微生物至关重要。血液中微生物的传统鉴定方法是血培养，即在培养基中培养微生物。这一过程从采血到最终结果可能需要5至7天。本研究将探讨使用聚合酶链反应（PCR），特别是Hybrispot DNA Flow和16S rRNA宏基因组学，来鉴定引起脓毒症的微生物的诊断工具的有效性。Hybrispot DNA Flow结合了多重PCR和流通杂交技术，能够在比传统培养更短的时间内快速同时检测多种病原体和抗菌药物耐药基因。此外，16S rRNA宏基因组学方法无需培养即可全面鉴定微生物，包括苛养菌、低丰度微生物以及意料之外的

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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