PJI清创吞噬抗生素研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦假体周围感染(PJI)这一全关节置换术后的严重并发症。源站描述指出PJI是导致全关节置换失败的首要原因,其治疗费用约为初次髋或膝关节置换费用的五倍,且随置换需求激增,PJI的健康与经济负担持续加重

Ottawa Hospital Research InstituteOttawa Hospital Research Institute
clinicaltrials
浏览 2
表格Periprosthetic Infection
"Debridement PhagE AnTibiotics for PJI"

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

PJI清创吞噬抗生素研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦假体周围感染(PJI)这一全关节置换术后的严重并发症。源站描述指出PJI是导致全关节置换失败的首要原因,其治疗费用约为初次髋或膝关节置换费用的五倍,且随置换需求激增,PJI的健康与经济负担持续加重。当前标准治疗需多次手术翻修联合长期全身抗生素治疗,失败率达20-30%。数据集可用于PJI相关临床研究、治疗策略评估及预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:假体周围感染。全关节置换术(TJR)彻底改变了为遭受致残性关节疼痛的患者提供的诊疗。不幸的是,假体周围感染(PJI)仍是一种毁灭性并发症,也是TJR术后失败的首要原因。虽然目前在加拿大每例髋或膝关节TJR的平均费用为7000加元,但髋或膝关节TJR后发生PJI并发症的治疗费用是该数额的五倍。此外,国家和国际关节置换登记处收集的数据表明,由于TJR需求呈指数级增长,PJI的健康和经济负担正成为日益严重的危机。目前PJI的标准治疗需要对感染假体进行多次手术翻修,并结合长期全身抗生素治疗。这种标准治疗方法的失败率为20-30%。不幸的是

【主题与分类】

主题标签:Periprosthetic Infection。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/NCT07698002

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    • 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

疾病情况:假体周围感染。全关节置换术(TJR)彻底改变了因关节疼痛而致残的患者的治疗方式。遗憾的是,假体周围关节感染(PJI)仍是一种灾难性的并发症,也是全关节置换术后失败的主要原因。目前,加拿大每例髋或膝关节全关节置换术的平均费用约为7000加元,而治疗髋或膝关节全关节置换术后PJI并发症的费用则是该数额的五倍。此外,国家和国际关节置换登记处收集的数据表明,由于全关节置换术需求呈指数级增长,PJI带来的健康和经济负担正日益成为一场不断加剧的危机。目前PJI的标准治疗需要对感染的假体进行多次外科翻修,并结合长期全身抗生素治疗。这一标准治疗方法的失败率为20-30%。不幸的是,这种治疗失败往往伴随着高比例的心理困扰、截肢和死亡。

清创、抗生素和植入物保留(DAIR)手术是常规用于管理PJI的外科选择之一,因其发病风险较低且手术成本较低。DAIR常用于急性PJI患者或无法耐受复杂植入物翻修的患者。然而,DAIR的总体成功率处于较低水平,介于60-70%之间。DAIR失败通常归因于残留感染及保留植入物表面残留的生物膜负荷,术后全身抗生素无法有效针对这些残留物。因此,研究一直在进行,以确定非手术多药耐药(MDR)治疗辅助手段,这些手段能在PJI护理中协同增强抗生素的治疗效果。众多临床前骨与关节感染模型已明确证明使用噬菌体(phages)具有此类治疗益处。噬菌体靶向细菌细胞并分解其在植入物表面形成的生物膜。每种细菌

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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