马关节镜抗菌预防的系统综述与Meta分析数据集

该数据集源自一项针对马择期关节镜术后感染性并发症及抗菌预防效果的系统综述与Meta分析所提取的数据。研究遵循PRISMA指南,共纳入29篇合格文献,其中28项为观察性研究、1项为随机对照研究

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文本Otherevidence synthesisantimicrobial prophylaxissurgical site infections
Antimicrobial prophylaxis for arthroscopy in horses, a systematic review and meta-analysis (dataset)

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

马关节镜抗菌预防的系统综述与Meta分析数据集

Antimicrobial prophylaxis for arthroscopy in horses, a systematic review and meta-analysis (dataset)

该数据集源自一项针对马择期关节镜术后感染性并发症及抗菌预防效果的系统综述与Meta分析所提取的数据。研究遵循PRISMA指南,共纳入29篇合格文献,其中28项为观察性研究、1项为随机对照研究。数据覆盖马关节镜术后感染性并发症的发生率以及围手术期抗菌预防的影响,可用于评估抗菌预防的必要性与有效性,支持证据合成与感染防控相关分析(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集是对马择期关节镜术后感染性并发症及抗菌预防影响的系统综述所提取的数据。摘要:择期关节镜是马的常见手术。围手术期抗菌预防常被使用,但评估其有效性和必要性的数据尚缺乏。目的:识别并评估有关马关节镜术后感染性并发症发生率及抗菌预防对预防感染性并发症影响的现有证据。研究设计:系统综述与Meta分析。方法:基于系统综述和Meta分析优先报告条目(PRISMA)指南开展系统综述。结果:共识别29篇合格稿件;28项观察性研究和一项随机对照

【主题与分类】

主题标签:Other、evidence synthesis、antimicrobial prophylaxis、surgical site infections。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP3/LLA17C

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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。

数据说明

本数据集是从一项关于马择期关节镜术后感染性并发症及抗菌药物预防影响的系统综述中提取的数据。摘要:择期关节镜手术是马匹常见的操作。围手术期常给予抗菌药物预防,但评估其疗效和必要性的数据尚缺乏。目的:识别并评估有关马匹关节镜术后感染性并发症发生率及抗菌药物预防对预防感染性并发症影响的现有证据。研究设计:系统综述与荟萃分析。方法:依据系统综述和荟萃分析优先报告条目(PRISMA)指南开展系统综述。结果:共识别出29篇符合条件的手稿;28项观察性研究和1项随机对照试验。基于偏倚风险评估和数据清晰度问题,该随机对照试验被排除在分析之外。28项观察性研究共涉及6567匹马。化脓性关节炎的总体合并发生比例为1.1%(0.91-1.3%)。

大多数研究报告了围手术期对所有马匹或未对任何马匹使用抗菌药物的情况,合并化脓性关节炎发病率估计值在接受了抗菌药物治疗的马匹中为1.24%(0.92-1.7%),而在未接受治疗的马匹中为0.82%(0.3-2.2%)。有两项研究报告了既接受治疗又未接受治疗的马匹,但未发现抗菌药物的显著效果。

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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