念珠菌相关骨关节感染分析:土耳其多中心数据

源站描述指出,此类感染若未早期诊断和治疗可导致严重并发症,现有治疗建议多基于小规模病例系列与病例报告,土耳其此前仅有病例报告而缺乏多中心研究数据

Kocaeli UniversityKocaeli University
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Candida OsteomyelitisCandida InfectionArthritisSpondylodiskitis
Analysis of Candida-Associated Osteoarticular Infections: Multicenter Turkish Data

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

念珠菌相关骨关节感染分析:土耳其多中心数据

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为念珠菌相关骨关节感染,涵盖 Candida Osteomyelitis、Candida Infection、Arthritis 与 Spondylodiskitis 等病况。源站描述指出,此类感染若未早期诊断和治疗可导致严重并发症,现有治疗建议多基于小规模病例系列与病例报告,土耳其此前仅有病例报告而缺乏多中心研究数据。该回顾性观察性研究旨在调查骨关节感染情况,可用于相关感染病例的特征分析与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病况:Candida Osteomyelitis、Candida Infection、Arthritis、Spondylodiskitis。由念珠菌属引起的骨关节感染若未早期诊断和治疗,可导致严重并发症。文献中有两篇关于骨髓炎和关节炎病例的大型综述,其他关于该疾病的数据基于病例报告或小型病例系列。对于念珠菌相关骨髓炎等罕见感染的治疗建议,基于小型病例系列和来自针对该疾病其他临床形式设计的随机临床试验的病例报告。两性霉素B是最常用的首选治疗;然而,近期报告提示可使用氟康唑或棘白菌素。土耳其有病例报告,但尚无多中心研究数据报告。这项回顾性观察性研究的目的是调查骨关节感染

【主题与分类】

主题标签:Candida Osteomyelitis、Candida Infection、Arthritis、Spondylodiskitis。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06788782

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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

疾病条件:念珠菌性骨髓炎、念珠菌感染、关节炎、椎间盘炎。由念珠菌属引起的骨关节感染若未能早期诊断和治疗,可导致严重并发症。文献中有两篇关于骨髓炎和关节炎病例的大型综述,其他关于该病的数据则基于病例报告或小型病例系列。对于罕见感染,如念珠菌相关骨髓炎的治疗建议,是基于小型病例系列和针对该病其他临床形式设计的随机临床试验的病例报告。两性霉素B是最常用的首选治疗药物;然而,近期报告提示氟康唑或棘白菌素也可使用。土耳其有病例报告,但尚无多中心研究数据报道。本回顾性观察研究旨在探讨由念珠菌属引起的骨关节感染。

在土耳其,旨在揭示致病因子分布、人口学数据、风险因素、临床、影像学和实验室检查结果,并通过比较治疗成功与失败的病例,以研究结束时获得的数据为这些感染的管理提供文献支持。计划通过电子邮件分享由主要研究者准备的包含待收集数据的Excel文件,并在通过电子邮件收集所有数据后进行评价。统计分析将使用IBM SPSS(29.0版;IBM Corp.,Armonk,NY,USA)进行。分类变量的比较将采用卡方检验和Fisher精确检验。计量变量是否符合正态分布将通过Kolmogorov-Smirnov检验来考察。描述性分析将采用均值、标准差、中位数以及最小值-最大值来呈现。治疗失败或副作用的风险因素将采用Mann-Whitney U检验或Student t检验进行评价。治疗失败将被视为因变量,并采用单因素logistic回归进行分析,其中

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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