尼泊尔加德满都神经外科医院十年抗菌药物耐药趋势分析
本数据集来自尼泊尔加德满都一家神经外科医院的回顾性队列研究,覆盖2014年1月至2024年1月就诊患者的人口学、细菌学及抗菌药物敏感性数据

基本信息
资源简介
尼泊尔加德满都神经外科医院十年抗菌药物耐药趋势分析
A decade-long analysis of trends in antimicrobial resistance at a neurosurgical hospital in Kathmandu, Nepal
本数据集来自尼泊尔加德满都一家神经外科医院的回顾性队列研究,覆盖2014年1月至2024年1月就诊患者的人口学、细菌学及抗菌药物敏感性数据。研究共纳入4758名患者,其中465人(9.77%)发生由571株细菌引起的感染,以尿路感染为主,其次为血流感染和呼吸道感染。数据可用于分析病原体特异性耐药模式、感染流行率及十年耐药趋势,为临床治疗与耐药管理提供依据(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:多重耐药(MDR)细菌引起的感染具有更高的发病、死亡和经济负担风险,凸显了了解病原体特异性耐药模式对于有效治疗和耐药管理的重要性。因此,本回顾性队列研究考察了尼泊尔一家神经外科医院细菌感染中抗菌药物耐药的流行率、原因和趋势。方法:我们使用SPSS 17.00版分析了2014年1月至2024年1月期间在尼泊尔加德满都一家神经外科医院就诊患者的人口学特征、细菌学概况和抗菌药物敏感性结果。结果:在4758名患者中,465名(9.77%)发生了由571株细菌引起的感染。其中,435名(93.55%)患者患有尿路感染,89名(19.14%)患有血流感染,31名(6.67%)患有呼吸道
【主题与分类】
主题标签:Antimicrobials、Bacterial infection、Nepal、resistance、Trends。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.zpc866thj
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 1.4 MB。
数据说明
背景:多重耐药(MDR)细菌引起的感染具有更高的发病率、死亡率和经济负担风险,这凸显了了解特定病原体耐药模式对于有效治疗和耐药管理的重要性。因此,本回顾性队列研究考察了尼泊尔一家神经外科医院细菌感染中抗菌药物耐药性的流行率、原因及趋势。方法:我们使用SPSS 17.00版分析了2014年1月至2024年1月期间在尼泊尔加德满都一家神经外科医院就诊患者的人口统计学资料、细菌学特征及抗菌药物敏感性结果。结果:在4,758名患者中,465名(9.77%)患有由571种细菌引起的感染。其中,435名(93.55%)患者患有尿路感染,89名(19.14%)患有血流感染,31名(6.67%)患有呼吸道感染。肺炎克雷伯菌(n=172,30.12%)是主要细菌。
肠杆菌目和革兰阳性球菌对四环素的耐药率分别为83.33%和45.83%,对头孢菌素分别为78.02%和40.45%,对喹诺酮类分别为72.25%和50.00%,对氨基糖苷类分别为65.14%和43.53%,对碳青霉烯类分别为62.96%和30.00%,对青霉素类分别为54.55%和57.89%,对青霉素联合β-内酰胺酶抑制剂(PwBLIs)分别为40.54%和42.31%。非发酵菌对这些抗生素的耐药率均为100%。多重耐药(MDR)分离株(n=118,20.67%)对哌拉西林-他唑巴坦的敏感率为100.00%,对多黏菌素B的敏感率为83.33%。多年来,对头孢菌素的耐药率上升(48.15%-60.53%),但对碳青霉烯类(50.00%-33.33%)、青霉素类(64.29%-42.31%)、PwBLIs(50.00%-12.50%)、氨基糖苷类(60.00%-49.12%)、四环素类(100.00%-16.67%)和多黏菌素类(76.22%-16.67%)的耐药率下降。结论:十分之一的就诊患者存在细菌感染,其中四分之三涉及肠杆菌目,五分之一涉及MDR细菌。近年来,对头孢菌素的耐药性有所增加
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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