头孢曲松+舒巴坦+依地酸钙钠对比美罗培南治疗产ESBL革兰阴性菌所致复杂性尿路感染

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕CSE-1034(头孢曲松+舒巴坦+EDTA)与美罗培南在治疗由产ESBL革兰阴性菌引起的复杂性尿路感染(cUTIs)中的比较研究

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clinicaltrials
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基因组分类Urinary Tract Infection ComplicatedAcute Pyelonephritis
CSE-1034 (Ceftriaxone+ Sulbactam+ EDTA) Compared to Meropenem in Complicated Urinary Tract Infections (cUTIs) Caused by ESBL Producing Gram Negative Bacteria

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

头孢曲松+舒巴坦+依地酸钙钠对比美罗培南治疗产ESBL革兰阴性菌所致复杂性尿路感染

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕CSE-1034(头孢曲松+舒巴坦+EDTA)与美罗培南在治疗由产ESBL革兰阴性菌引起的复杂性尿路感染(cUTIs)中的比较研究。覆盖的病症包括复杂性尿路感染和急性肾盂肾炎,相关病原体涉及肠杆菌科(如大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌、奇异变形杆菌)及铜绿假单胞菌,并涉及ESBL、碳青霉烯耐药等耐药机制。可用于耐药尿路感染治疗方案的对比分析与分类建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:复杂性尿路感染、急性肾盂肾炎。cUTIs主要由革兰阴性菌引起,包括肠杆菌科(特别是大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌和奇异变形杆菌)和铜绿假单胞菌,且常具有导致多重耐药的机制。这些机制主要包括ESBLs(超广谱β-内酰胺酶),其可水解头孢菌素、青霉素和氨曲南,并由可移动基因编码。这导致一线抗生素治疗失败风险增加,并增加了碳青霉烯类等最后防线药物的使用。然而,在过去十年中,随着革兰阴性病原体如CRE(碳青霉烯耐药肠杆菌科)、CRAB(碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌)和CRPA(碳青霉烯耐药铜绿假单胞菌)引起的碳青霉烯耐药感染的出现

【主题与分类】

主题标签:Urinary Tract Infection Complicated、Acute Pyelonephritis。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/NCT03477422

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    • 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

病症:复杂性尿路感染、急性肾盂肾炎。复杂性尿路感染主要由革兰阴性菌引起,包括肠杆菌科(特别是大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌和奇异变形杆菌)和铜绿假单胞菌,且常具有导致多重耐药的机制。这些机制主要包括可水解头孢菌素、青霉素和氨曲南的超广谱β-内酰胺酶(ESBLs),其编码基因位于可移动遗传元件上。这导致一线抗生素治疗失败风险增加,并增加了碳青霉烯类等最后防线药物的使用。然而,过去十年间,随着革兰阴性病原体如CRE(碳青霉烯耐药肠杆菌科)、CRAB(碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌)和CRPA(碳青霉烯耐药铜绿假单胞菌)引起的碳青霉烯耐药感染的出现,这些最后 resort 药物的有效性面临重大威胁,亟需发现更新和替代的药物。

为此,近年来文献中广泛讨论了利用抗生素耐药性破坏剂(ARBs)恢复现有抗生素效力的概念。ARBs有时被称为抗生素佐剂,是一类非抗生素部分,其自身不具有任何抗菌活性,但与抗生素联合使用时,可增强其抗菌活性并帮助克服耐药屏障。大多数β-内酰胺酶抑制剂(BLIs)可被视为ARBs,单独使用时没有显著抗菌活性,但与β-内酰胺类抗生素联合使用时,有助于恢复对产β-内酰胺酶微生物的活性。CSE-1034是头孢曲松(第三代β-内酰胺类头孢菌素)、舒巴坦(β-内酰胺酶抑制剂)和乙二胺四乙酸二钠(第1类抗生素耐药性破坏剂)的新型组合,它恢复了头孢曲松对产ESBL/MBL革兰阴性菌的体外活性,包括属于Ambler A类的酶家族(TEM、S

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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