缅甸北奥卡拉帕综合教学医院抗菌药物耐药性监测报告（2019年1月2日至12月27日）
该数据集为缅甸仰光北奥卡拉帕综合教学医院2019年全年抗菌药物耐药性监测报告及相关文件，包含监测报告PDF、医院入院数据字典、微生物学数据字典和结果数据压缩包，共4个文件
基本信息
资源简介
缅甸北奥卡拉帕综合教学医院抗菌药物耐药性监测报告（2019年1月2日至12月27日）
Antimicrobial resistance surveillance report, North Okkalapa General and Teaching Hospital, Myanmar, 02 Jan 2019 to 27 Dec 2019
该数据集为缅甸仰光北奥卡拉帕综合教学医院2019年全年抗菌药物耐药性监测报告及相关文件，包含监测报告PDF、医院入院数据字典、微生物学数据字典和结果数据压缩包，共4个文件。数据基于常规收集的电子数据库，由AMASS工具生成按感染来源分层的基于分离株和基于样本的监测报告。该数据可用于抗菌药物耐药性分析、医院感染监测及临床微生物学研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：Epidemiology and health burdens of antimicrobial resistant bacterial infection in Southeast Asia and impact of antibiotic use on patient survival。源站首次发布：2021-01-12。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：2021年1月12日更新。本次更新修正了AMASS 1.0中大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌对氨苄西林非敏感分离株比例的不准确估计（AMR监测报告第9-10页和第18-21页）。更新后的AMR监测报告和输出文件由AMASS 1.1使用相同的数据集和数据字典文件生成。AMASS 1.1（figshare链接 1.0的R代码（z_Rcode.R文件）中导致不准确估计的拼写错误。抗菌药物耐药性监测系统自动化工具（AMASS）是作为离线、开放获取且易于使用的应用程序开发的，允许医院独立进行数据分析，并从常规收集的电子数据库中生成按感染来源分层的基于分离株和基于样本的监测报告。AMASS
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 164.51 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.12000237.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Health surveillance、Clinical microbiology、Microbiology not elsewhere classified。主题标签：AMASS、routinely-collected data、antimicrobial resistance、offline application、Clinical Microbiology、Microbiology。本站分类：呼吸系统疾病/肺炎。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Health surveillance、Clinical microbiology、Microbiology not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Antimicrobial_resistance_surveillance_report_North_Okkalapa_General_and_Teaching_Hospital_Myanmar_02_Jan_2019_to_27_Dec_2019/12000237
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Yangon, North Okkalapa General and Teaching Hospital, (2020). Antimicrobial resistance surveillance report, North Okkalapa General and Teaching Hospital, Myanmar, 02 Jan 2019 to 27 Dec 2019. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-01-14，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12000237.v2
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
更新于2021年1月12日 本次更新修正了AMASS 1.0中对大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌对氨苄西林非敏感分离株比例的不准确估计（抗菌药物耐药性监测报告第9-10页和第18-21页）。更新后的抗菌药物耐药性监测报告和输出文件由AMASS 1.1使用相同的数据集和数据字典文件生成。AMASS 1.1（figshare链接https://figshare.com/articles/dataset/AMASS_zip/7763330）修复了AMASS 1.0中R代码（z_Rcode.R文件）的一个拼写错误，该错误导致了不准确的估计。抗菌药物耐药性监测系统自动化工具（AMASS）是作为一款离线、开放获取且易于使用的应用程序开发的，允许医院独立进行数据分析，并基于常规收集的电子数据库生成按感染来源分层的基于分离株和基于样本的监测报告。AMASS可自动执行数据分析并生成报告。该应用程序可从https://www.amass.website下载。这是北奥卡拉帕综合教学医院文件的存储库。
所附四个文件为：1）利用缅甸North Okkalapa综合教学医院的入院和微生物学数据，通过AMASS自动生成的AMR监测报告；2）通过AMASS自动生成的、以.csv格式保存的汇总摘要数据；3）North Okkalapa综合教学医院微生物学数据文件的数据字典（由该医院配置，供AMASS应用程序使用）；4）North Okkalapa综合教学医院入院数据的数据字典（由该医院配置，供AMASS应用程序使用）。请注意，若原始数据中的变量名称和值保持不变，这两个数据字典文件将来可与该医院的数据文件重复使用。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
