兔桡骨缺损模型中围手术期感染预防用可吸收抗生素洗脱聚合物复合骨空隙填充剂数据
美国每年实施近130万例全关节置换术,预计未来几十年这一数字将呈指数级增长。尽管这些手术的感染发生率有限且始终较低,但器械相关感染是植入物失败的重要原因,并导致需要二次手术或翻修手术

基本信息
资源简介
兔桡骨缺损模型中围手术期感染预防用可吸收抗生素洗脱聚合物复合骨空隙填充剂数据
美国每年实施近130万例全关节置换术,预计未来几十年这一数字将呈指数级增长。尽管这些手术的感染发生率有限且始终较低,但器械相关感染是植入物失败的重要原因,并导致需要二次手术或翻修手术
Data from: A resorbable antibiotic-eluting polymer composite bone void filler for perioperative infection prevention in a rabbit radial defect model
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):美国每年实施近130万例全关节置换术,预计未来几十年这一数字将呈指数级增长。尽管这些手术的感染发生率有限且始终较低,但器械相关感染是植入物失败的重要原因,并导致需要二次手术或翻修手术。翻修手术的感染复发率高出数倍。重要的是,许多翻修手术无论是否感染,都需要骨空隙填充物来支撑宿主骨,并为新植入物的放置提供足够的组织床。抗生素缓释骨空隙填充物(ABVF)兼具骨传导和抗菌特性,是降低骨科器械相关感染率的一种方法。采用无溶剂熔融浇铸工艺,制备、表征并体内评价了一种聚合物控制的抗生素缓释碳酸钙羟基磷灰石(HAP)陶瓷复合BVF(ABVF),并在兔桡骨缺损开窗模型中用细菌攻击进行评价。载有妥布霉素的ABVF清除了用临床相关金黄色葡萄球菌菌株攻击的兔体内的感染负荷(接种量高达10^7 CFU)。采用组织学、微生物学和影像学方法,详细描述了体内8周后ABVF对宿主骨微生物攻击的影响。与HAP/BVF对照相比,后者未提供抗生素保护,且术后3周需要安乐死;而释放妥布霉素的ABVF动物在研究终点8周实施安乐死时未表现出感染迹象(临床、微生物学或影像学)。8周时,ABVF部位确实在植入物周围出现纤维性包裹。在这项为期8周的体内研究中,ABVF向需要骨空隙填充物的骨科部位局部释放抗生素,消除了假体周围细菌攻击,证实了既往体外研究结果。
【主题与分类】
主题标签:Micro-CT、组织形态学、骨缺损、骨科植入、兔模型、感染预防、临床前研究、抗菌缓释。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.q84m0
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.q84m0
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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:
数据集大小约 828.2 MB。
数据说明
美国每年实施近130万例全关节置换术,预计未来几十年这一数字将呈指数级增长。尽管这些手术的感染发生率有限且始终较低,但器械相关感染是植入物失败的重要原因,并导致需要二次手术或翻修手术。翻修手术的感染复发率高出数倍。重要的是,许多翻修手术无论是否感染,都需要骨空隙填充物来支撑宿主骨,并为新植入物的放置提供足够的组织床。抗生素缓释骨空隙填充物(ABVF)兼具骨传导和抗菌特性,是降低骨科器械相关感染率的一种方法。采用无溶剂熔融浇铸工艺,制备、表征并体内评价了一种聚合物控制的抗生素缓释碳酸钙羟基磷灰石(HAP)陶瓷复合BVF(ABVF),并在兔桡骨缺损开窗模型中用细菌攻击进行评价。载有妥布霉素的ABVF清除了用临床相关金黄色葡萄球菌菌株攻击的兔体内的感染负荷(接种量高达10^7 CFU)。采用组织学、微生物学和影像学方法,详细描述了体内8周后ABVF对宿主骨微生物攻击的影响。与HAP/BVF对照相比,后者未提供抗生素保护,且术后3周需要安乐死;而释放妥布霉素的ABVF动物在研究终点8周实施安乐死时未表现出感染迹象(临床、微生物学或影像学)。8周时,ABVF部位确实在植入物周围出现纤维性包裹。在这项为期8周的体内研究中,ABVF向需要骨空隙填充物的骨科部位局部释放抗生素,消除了假体周围细菌攻击,证实了既往体外研究结果。
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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