优化早产儿氨苄西林给药方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为优化早产儿氨苄西林给药方案,属于感染性疾病/脓毒症方向。研究为前瞻性、开放标签、非随机药代动力学与安全性试验,对象为在 Duke NICU 接受早发型脓毒症评估的早产新生儿,计划入组约 60 名胎龄≤34周6/7天、筛查时出生后日龄<7天并接

基本信息
资源简介
优化早产儿氨苄西林给药方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为优化早产儿氨苄西林给药方案,属于感染性疾病/脓毒症方向。研究为前瞻性、开放标签、非随机药代动力学与安全性试验,对象为在 Duke NICU 接受早发型脓毒症评估的早产新生儿,计划入组约 60 名胎龄≤34周6/7天、筛查时出生后日龄<7天并接受经验性氨苄西林治疗的患儿。研究评估短疗程氨苄西林能否在起始后48小时内提供治疗性暴露,并比较其与标准经验性氨苄西林的安全性,可用于早产儿抗菌药物剂量优化与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:早发型脓毒症、早产新生儿、NICU、Ampicillin、安全性与药代动力学。OPTI-Amp 是一项前瞻性、开放标签、非随机药代动力学与安全性试验,对在 Duke 新生儿重症监护病房(NICU)中的早产新生儿给予短疗程氨苄西林。研究目标为 1)评估短疗程氨苄西林能否为接受早发型脓毒症(EOS)评估的早产新生儿在氨苄西林起始后 48 小时内提供治疗性暴露,以及 2)评估短疗程氨苄西林与标准经验性氨苄西林相比的安全性。约 60 名在筛查时胎龄≤34 周 6/7 天且出生后日龄<7 天、正在接受由其治疗提供者按标准治疗(SOC)开具的经验性氨苄西林的新生儿将被纳入研究。参与者将在研究中长达 30
【主题与分类】
主题标签:Early Onset Sepsis、Preterm Neonates、NICU、Ampicillin、Safety and Pharmacokinetics。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07610486
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07610486
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- 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:早发型脓毒症、早产新生儿、NICU、氨苄西林、安全性与药代动力学。OPTI-Amp是一项前瞻性、开放标签、非随机药代动力学与安全性试验,研究对象为在杜克大学新生儿重症监护病房(NICU)接受短疗程氨苄西林治疗的早产新生儿。研究目标为:1)评估对于接受早发型脓毒症(EOS)评估的早产新生儿,短疗程氨苄西林能否在氨苄西林开始后48小时内提供治疗性暴露;2)评估短疗程氨苄西林与标准经验性氨苄西林相比的安全性。研究将纳入约60名胎龄≤34周6/7天且筛查时出生后日龄<7天的新生儿,这些新生儿正在接受由其治疗提供者按标准治疗(SOC)开具的经验性氨苄西林。参与者将参与研究最长30天或直至出院,以较早者为准。接受短疗程氨苄西林的入组婴儿将在氨苄西林开始后48(+/-2)小时采集一份药代动力学样本。
如果在停用氨苄西林后至氨苄西林开始用药后72小时内,患者正在接受其他标准治疗(SOC)实验室检查,则可额外采集机会性药代动力学(PK)样本;但这些样本并非必须采集。还将为入组参与者收集人口学信息、临床数据和生物样本信息(包括样本采集的日期和时间)。获得知情同意后,可立即开始机会性PK样本采集。所有入组婴儿都将纳入安全性人群。至少有一个PK样本的婴儿将纳入PK人群。除抽血风险和保密性丧失风险外,如果停用氨苄西林后临床培养结果呈阳性,且在24或36小时至48小时期间未维持治疗暴露,则可能存在早发性败血症(EOS)治疗不足的风险。属于后一种情况的参与者将不会被纳入研究,或将被退出研究,因为d
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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