抗生素预防用于特定急诊腹部手术后手术部位感染
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性阑尾炎、穿孔性胃十二指肠溃疡和肠梗阻等急诊腹部手术患者,探讨抗生素预防对术后手术部位感染(SSI)的作用

基本信息
资源简介
抗生素预防用于特定急诊腹部手术后手术部位感染
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性阑尾炎、穿孔性胃十二指肠溃疡和肠梗阻等急诊腹部手术患者,探讨抗生素预防对术后手术部位感染(SSI)的作用。源站描述指出,手术相关感染是外科患者死亡和并发症的主要原因,抗生素预防已成为减少术后并发症和改善手术结果的重要措施,但预防性使用抗生素占药品费用约三分之一且可能带来风险,即使单次使用也可能导致院内感染。该数据可用于分析抗生素预防的指征、给药途径及感染风险预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性阑尾炎、穿孔性胃十二指肠溃疡、小肠梗阻。 引言 与外科手术相关的感染一直被认为是外科患者死亡和发病的主要原因。抗生素预防已成为外科实践中的突破,在预防术后并发症(手术部位感染——SSI)和根本改善手术结果方面具有重要意义。然而,干预操作前的抗生素预防占药品费用的1/3,且具有潜在危害。即使单次使用抗生素也可能导致院内感染的发生,带来不可避免的死亡率和高昂的治疗费用。过去10年间,全球文献中提出了多项推荐意见,涉及择期或急诊外科手术前抗生素的适应证和给药途径;急诊手术的适应证不断扩大,抗生素消耗量也随之增加。然而,过度的院前和院内抗生素暴露与微生物耐药性的产生相关,表现为院内感染(医疗保健相关感染——HAI)发生率的升高——包括尿路感染、肺炎、导管感染以及由高毒力型艰难梭菌引起的结肠炎等其他疾病。此外,一些研究表明,抗生素预防在给药剂量和时机方面存在依从性差的问题,这只会导致预防的负面效应,而对SSI无正面影响。这些认识和分歧促使我们制定了一项前瞻性随机安慰剂对照研究的方案,该方案可作为研究者所在条件下正确外科实践的基础。 项目目的 这项前瞻性随机安慰剂对照研究的目的是,在因急性腹部手术(如阑尾炎、小肠梗阻和造口)而具有相当的其他院内感染发生风险的患者中,证明抗生素预防对SSI发生率的正面效应。
【主题与分类】
主题标签:Acute Appendicitis、Perforated Gastroduodenal Ulcer、Small Bowel Obstruction。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01524081
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01524081
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- 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
病症:急性阑尾炎、穿孔性胃十二指肠溃疡、小肠梗阻。引言:与外科手术相关的感染一直被认为是外科患者死亡和发病的主要原因。抗菌药物预防已成为外科实践中的突破,在预防术后并发症(手术部位感染-SSI)和根本改善手术结果方面发挥了重要作用。然而,介入操作前的抗菌药物预防占药品费用的1/3,且具有潜在危险性。即使单次使用抗生素也可能导致院内感染的发生,带来不可避免的死亡率和高昂的治疗费用。过去10年间,全球文献中提出了多项建议,涉及择期或急诊外科手术前抗生素使用的适应症和给药途径;急诊手术的适应症不断扩大,抗生素消耗量也随之增加。
然而,术前和院内过度接触抗生素与微生物耐药性的发展相关,这表现为医院感染(医疗保健相关感染——HAI)发生率升高——尿路感染、肺炎、导管感染以及由高毒力型艰难梭菌引起的结肠炎等其他疾病。此外,一些研究表明,抗生素预防在给药剂量和时机方面依从性不佳,这导致预防措施仅产生负面效应,而对手术部位感染(SSI)没有正面影响。这些认识和分歧促使我们制定了一项前瞻性随机安慰剂对照研究的方案,该方案可作为研究者条件下正确外科实践的基础。项目目的:这项前瞻性随机安慰剂对照研究的目的是,在因急性腹部手术(如阑尾炎、小肠梗阻和造口等诊断)而具有相当的其他医院感染发生风险的患者中,证明抗生素预防对SSI发生率的正面效应。
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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