耐药微生物感染患者的临床结局

其目标是通过个体患者数据 meta 分析,评估高收入国家中由目标耐药病原体引起的常见感染所带来的归因负担与相关健康负担,并比较耐药株感染与敏感株感染、无感染人群之间的健康负担差异

Hospital Universitario Virgen MacarenaHospital Universitario Virgen Macarena
clinicaltrials
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其他预测PneumoniaBloodstream InfectionUrinary Tract InfectionsSkin InfectionSurgical Site InfectionStaphylococcus AureusKlebsiella PneumoniaEscherichia ColiEnterococcus Faecium InfectionAcinetobacter InfectionsPseudomonas Aeruginosa
Clinical Outcomes in Patients With Infection by Resistant Microorganism

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

耐药微生物感染患者的临床结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦耐药微生物感染患者的临床结局,覆盖肺炎、血流感染、尿路感染、皮肤感染和手术部位感染,涉及 Staphylococcus Aureus、Klebsiella Pneumonia、Escherichia Coli 等病原体。其目标是通过个体患者数据 meta 分析,评估高收入国家中由目标耐药病原体引起的常见感染所带来的归因负担与相关健康负担,并比较耐药株感染与敏感株感染、无感染人群之间的健康负担差异。可用于耐药感染负担评估与临床结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Pneumonia, Bloodstream Infection, Urinary Tract Infections, Skin Infection, Surgical Site Infection, Staphylococcus Aureus, Klebsiella Pneumonia, Escherichia Coli. 本个体患者数据 meta 分析的目标是估计高收入国家中由目标耐药病原体引起的血流感染、肺炎、皮肤和软组织感染、手术部位感染和尿路感染相关的归因健康负担和相关健康负担。其主要旨在回答的问题是: 与由敏感株引起的相同感染的个体相比,由耐药病原体引起的常见感染是否与健康负担增加相关(归因负担)? 与没有该感染的个体相比,由耐药病原体引起的常见感染是否与健康负担增加相关

【主题与分类】

主题标签:Pneumonia、Bloodstream Infection、Urinary Tract Infections、Skin Infection、Surgical Site Infection、Staphylococcus Aureus、Klebsiella Pneumonia、Escherichia Coli、Enterococcus Faecium Infection、Acinetobacter Infections。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/NCT05880069

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05880069

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    • 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。

数据说明

疾病:肺炎、血流感染、尿路感染、皮肤感染、手术部位感染、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、大肠埃希菌。这项个体患者数据荟萃分析的目标是估计高收入国家中由目标耐药病原体引起的血流感染、肺炎、皮肤和软组织感染、手术部位感染及尿路感染相关的归因健康负担和关联健康负担。其旨在回答的主要问题是:* 与感染相同敏感菌株的个体相比,由耐药病原体引起的常见感染是否与健康负担增加相关(归因负担)?* 与未感染所研究感染的个体相比,由耐药病原体引起的常见感染是否与健康负担增加相关(关联负担)?

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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