清洁污染头颈外科术后抗生素疗效随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦清洁污染头颈外科术后抗生素疗效的随机对照试验,覆盖头颈部肿瘤、UADT肿瘤、头颈癌、抗生素耐药感染及抗生素副作用等主题

Shaukat Khanum Memorial Cancer Hospital & Research CentreShaukat Khanum Memorial Cancer Hospital & Research Centre
clinicaltrials
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其他分类Head and Neck NeoplasmsUADT NeoplasmCancer of the Head and NeckAntibiotic Resistant InfectionAntibiotic Side Effect
Post-Operative Antibiotic Efficacy in Clean Contaminated Head and Neck Surgery: A Randomized Controlled Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

清洁污染头颈外科术后抗生素疗效随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦清洁污染头颈外科术后抗生素疗效的随机对照试验,覆盖头颈部肿瘤、UADT肿瘤、头颈癌、抗生素耐药感染及抗生素副作用等主题。源站描述回顾了抗生素时代前手术感染的高风险与严重后果,并提及青霉素的发现及 1942 年波士顿 Cocoanut Grove 夜总会火灾后幸存者接受皮肤移植的背景。数据可用于术后感染风险与抗生素疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:头颈部肿瘤、UADT肿瘤、头颈癌、抗生素耐药感染、抗生素副作用。在抗生素出现之前的时代,手术是一项危险的尝试,充满高感染风险和严峻的患者结局。外科医生与术后感染展开了不懈的斗争。即便是常规手术也充满危险,导致严重并发症、高发病率和惊人的死亡率。无法抑制手术伤口中的细菌生长给医学领域蒙上阴影,凸显了对感染控制革命性突破的迫切需求。1928年亚历山大·弗莱明爵士发现青霉素标志着抗生素革命的开始。1942年11月28日,马萨诸塞州波士顿的Cocoanut Grove夜总会发生火灾,许多幸存者接受了皮肤移植,这些

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Neoplasms、UADT Neoplasm、Cancer of the Head and Neck、Antibiotic Resistant Infection、Antibiotic Side Effect。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06672471

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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

条件:头颈部肿瘤、上呼吸消化道肿瘤、头颈部癌症、抗生素耐药感染、抗生素副作用。在抗生素问世之前,手术是一项危险的努力,充满了高感染风险和严峻的患者结局。外科医生与术后感染进行了不懈的斗争。即便是常规手术也充满危险,导致严重并发症、高发病率和高死亡率。无法遏制手术伤口中细菌生长的问题给医学领域蒙上了阴影,凸显了感染控制方面迫切需要革命性突破。1928年亚历山大·弗莱明爵士发现青霉素标志着抗生素革命的开始。1942年11月28日,马萨诸塞州波士顿的椰林夜总会发生火灾,许多幸存者接受了皮肤移植,这些移植易受葡萄球菌感染。在马萨诸塞州综合医院,青霉素治疗取得了巨大成功。

在抗生素效力的首次公开演示中,数十人从近乎必死的境地中被救回。当时,《波士顿环球报》称其为“无价之宝”,《时代》杂志则称之为“神奇药物”。这催生了现代制药业的诞生,并使预期寿命几乎翻倍——从20世纪初的48岁增至二战后的78岁。这也为应对手术部位感染这一祸患的外科医生带来了希望。抗生素成为对抗感染性并发症武器库中的强大武器,开创了主动感染控制的新时代。外科医生首次拥有了直接对抗细菌的工具,显著减少了术后并发症。这种在手术切口前预防性使用抗生素的新能力标志着一个深刻的转折点,最终提升了患者安全并重塑了外科手术的格局。尽管取得了显著成就,围绕抗生素的狂热却引发了一个更阴暗的问题。广泛而漫无节制的使用

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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