金沙萨准广泛耐药与广泛耐药结核患者转归及不良事件回顾性队列研究
该数据集来自 search.dataone.org,对应一项在刚果民主共和国金沙萨开展的回顾性队列研究,覆盖 2015 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日住院的准广泛耐药与广泛耐药结核患者,并在治疗结束后随访至少 6 个月至 1 年

基本信息
资源简介
金沙萨准广泛耐药与广泛耐药结核患者转归及不良事件回顾性队列研究
Outcomes and adverse events of pre- and extensively drug-resistant tuberculosis patients in Kinshasa, Democratique Republic of the Congo: retrospective cohort study
该数据集来自 search.dataone.org,对应一项在刚果民主共和国金沙萨开展的回顾性队列研究,覆盖 2015 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日住院的准广泛耐药与广泛耐药结核患者,并在治疗结束后随访至少 6 个月至 1 年。研究为每名患者制定含贝达喹啉、为期 20 个月的个体化治疗方案,并系统监测不良事件。数据可用于分析此类患者的治疗转归与不良事件分布,为耐药结核临床管理提供参考(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 背景:广泛耐药结核(XDR TB)是一种非常严重的结核病形式,尤其在新型抗结核药物问世之前,其死亡负担沉重。刚果民主共和国(DRC)是受这一新疫情冲击最严重的国家之一。方法:对 2015 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间住院、并在治疗结束后随访至少 6 个月至 1 年的所有准广泛耐药与广泛耐药结核患者的病历进行回顾性分析;为每名患者制定含贝达喹啉、为期 20 个月的个体化治疗方案。对不良事件进行系统监测。结果:在 40 例实验室确诊患者中,32 例(80%)患者开始治疗,包括 29 例准广泛耐药结核患者和 3 例广泛耐药结核患者。在符合条件组中,3 例患者(9
【主题与分类】
主题标签:Extensively drug resistant tuberculosis、Democratic Republic of the Congo。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af45dedae80fe1c7ae39e6602910d65c7127a68d3addc09088c348da11d3e4f2e
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
摘要 背景:广泛耐药结核病(XDR TB)是一种极为严重的结核病形式,死亡率极高,尤其是在新型抗结核药物问世之前。刚果民主共和国(DRC)是受这一新疫情冲击最严重的国家之一。方法:对2015年1月1日至2017年12月31日期间在金沙萨住院的所有耐药及广泛耐药结核病患者病历进行回顾性分析,并在治疗结束后至少6个月至1年内进行随访;为每位患者制定包含贝达喹啉、疗程20个月的个体化治疗方案。系统监测不良反应。结果:在40例实验室确诊患者中,32例(80%)患者开始治疗,包括29例耐药结核病患者和3例广泛耐药结核病患者。在符合条件组中,3例患者(9.4%)合并HIV-TB感染。治疗成功率为53.2%,死亡率为46.8%(15/32);无复发、治疗失败或失访病例。所有合并HIV-TB感染的患者均在治疗期间死亡。
累积患者生存率在3个月时为62.5%,6个月时为53.1%,20个月时为53.1%。最常见的不良事件为呕吐、皮疹、贫血和周围神经病变。结论:尽管死亡率仍然很高,但基于贝达喹啉的治疗提高了刚果民主共和国患者的生存率。新型抗结核药物为耐药结核病患者的治疗带来了真正的希望,其他新的治疗组合可能会改善有利结局。
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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