PRJDB17182：口腔癌切除重建术患者舌背抗菌给药综合口腔护理有效性探索性研究
近年来，口腔细菌数量与吸入性肺炎之间的关系已被广泛认识，通过减少口腔细菌数量来预防肺炎的尝试也已广泛实践。另一方面，有研究指出口腔细菌可在围手术期引起手术部位感染（SSI）和术后肺炎
基本信息
资源简介
PRJDB17182：口腔癌切除重建术患者舌背抗菌给药综合口腔护理有效性探索性研究
PRJDB17182 是一项探索性研究的数据集，主题为口腔癌切除与重建手术患者接受包含舌后部抗菌给药在内的综合口腔护理的有效性。该数据集在站内归入肿瘤/其他类别，来源为 ebi.ac.uk。研究关注的核心问题是围手术期口腔细菌控制与术后感染风险之间的关系。源站描述指出，口腔细菌数量与吸入性肺炎的关联已被广泛认识，减少口腔细菌以预防肺炎的做法也已广泛实践；同时有研究指出口腔细菌可在围手术期引起手术部位感染和术后肺炎，围手术期口腔护理对减少和预防术后肺炎及呼吸机相关性肺炎具有作用。口腔尤其是舌背被视为口咽部细菌的潜在储库，减少舌背细菌数量可能降低口腔内细菌总量，进而可能降低与口腔细菌相关的肺炎风险。该研究即为围绕这一思路开展的初步探索。
【数据集背景】
近年来，口腔细菌数量与吸入性肺炎之间的关系得到广泛认识，通过减少口腔细菌数量来预防肺炎的尝试已被广泛实践。另一方面，有研究指出口腔细菌可在围手术期引起手术部位感染（SSI）和术后肺炎。已有报告显示，围手术期口腔护理有助于减少和预防术后肺炎与呼吸机相关性肺炎（VAP）。口腔，特别是舌背，被认为是口咽区域细菌的潜在储库。基于这一认识，减少舌背细菌数量可能带来口腔内细菌数量的下降，从而可能降低与口腔细菌相关的肺炎风险。该数据集对应的研究正是在上述背景下，针对接受口腔癌切除与重建手术的患者，探索包含舌后部抗菌给药在内的综合口腔护理的有效性。
【数据内容】
源站未提供。现有信息仅表明该数据集对应一项关于口腔癌切除与重建手术患者综合口腔护理（含舌后部抗菌给药）有效性的探索性研究，未给出样本量、变量字段、随访时间、检测指标或数据文件构成等具体内容。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk。源站描述说明了研究的临床背景与理论依据，但未提供具体的采集机构、采集地点、采集时间范围、纳入排除标准或采样与检测流程等细节。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于关注口腔癌切除与重建手术患者围手术期口腔护理的研究场景，尤其是围绕舌背细菌控制、口腔细菌总量与术后肺炎、呼吸机相关性肺炎及手术部位感染风险之间关系的探索性分析。也可用于了解综合口腔护理（包括舌后部抗菌给药）这一干预思路的研究设计背景。由于缺乏具体变量与样本信息，其他更细化的应用场景无法确认。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站描述将该研究定位为初步研究（preliminary study），说明其结论具有探索性质。除此之外，源站未提供样本规模、数据完整性、缺失情况、偏倚控制或外部验证等信息，使用时应以原始来源的正式说明为准。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJDB17182
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据说明
近年来，口腔细菌数量与吸入性肺炎之间的关系已被广泛认识，通过减少口腔细菌数量来预防肺炎的尝试也已广泛开展。另一方面，有研究指出口腔细菌可导致手术部位感染（SSI）及围手术期术后肺炎。也有报道表明，围手术期口腔护理有助于减少和预防术后肺炎及呼吸机相关性肺炎（VAP）。口腔，尤其是舌背，被认为是口咽部细菌的潜在储库。减少舌背细菌数量可能有助于降低口腔内细菌数量，进而可能降低与口腔细菌相关的肺炎风险。本初步研究是在口腔癌切除与重建手术后的患者中进行的，口腔癌是吸入性肺炎的常见原因之一。
本研究旨在确定综合性口腔护理（包括在舌后部使用抗菌药物）是否能有效减少舌后部、唾液及气管插管中的细菌计数，并预防术后并发症。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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