经快速诊断使用头孢他啶-阿维巴坦的早期影响治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的肺炎及相关感染,涵盖血流感染、呼吸机相关性肺炎、医疗保健相关感染、耐碳青霉烯肠杆菌感染和医院获得性肺炎

基本信息
资源简介
经快速诊断使用头孢他啶-阿维巴坦的早期影响治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的肺炎及相关感染,涵盖血流感染、呼吸机相关性肺炎、医疗保健相关感染、耐碳青霉烯肠杆菌感染和医院获得性肺炎。RAPID 试验将快速分子诊断与本地化抗菌药物管理指南结合,用于及时识别革兰阴性病原体、检测耐药基因并指导抗生素选择。干预组中阳性血培养采用 BioFire BCID2 Panel 检测,HAP 或 VAP 患者的呼吸道标本采用 BioFire FilmArray Pneumonia Panel 或 Pneumonia Plus Panel 检测,并在革兰染色观察到革兰阴性杆菌后四小时内启动快速诊断检测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血流感染、呼吸机相关性肺炎、医疗保健相关感染、耐碳青霉烯肠杆菌感染、医院获得性肺炎。RAPID 试验将快速分子诊断与本地化调整的抗菌药物管理指南相结合,以促进及时识别革兰阴性病原体、检测抗菌药物耐药基因并选择合适的抗生素。在干预组中,阳性血培养将使用 BioFire Blood Culture Identification 2 (BCID2) Panel 进行检测,而医院获得性肺炎(HAP)或呼吸机相关性肺炎(VAP)患者的呼吸道标本将使用 BioFire FilmArray Pneumonia Panel 或 Pneumonia Plus Panel 进行检测。快速诊断检测将在革兰染色观察到革兰阴性杆菌后四小时内启动,al
【主题与分类】
主题标签:Blood Stream Infections、Ventilator Associated Pneumonia、Healthcare Associated Infection、Hospital-acquired Pneumonia。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/NCT05979545
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05979545
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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
条件:血流感染、呼吸机相关性肺炎、医疗保健相关感染、耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌感染、医院获得性肺炎。RAPID试验将快速分子诊断与本地化调整的抗菌药物管理指南相结合,以促进革兰阴性病原体的及时鉴定、抗菌药物耐药基因的检测以及适当的抗生素选择。在干预组中,阳性血培养将使用BioFire血培养鉴定2(BCID2)面板进行检测,而医院获得性肺炎(HAP)或呼吸机相关性肺炎(VAP)患者的呼吸道标本将使用BioFire FilmArray肺炎面板或肺炎Plus面板进行检测。快速诊断检测将在革兰染色观察到革兰阴性杆菌后四小时内启动,并与常规微生物学检测同时进行。临床医生将获得关于解读耐药基因结果以及根据本地化调整的抗菌药物管理方案选择抗生素的指导。
头孢他啶-阿维巴坦将用于检出碳青霉烯酶基因的铜绿假单胞菌或肠杆菌目细菌感染患者,但须符合预设的入选标准并获得当地监管批准。后续可根据常规药敏试验和临床判断调整抗生素治疗。对照组中,微生物学检查和抗生素治疗将遵循本机构标准实践,抗生素选择由主治临床医生决定。两组的研究人群分配均基于常规微生物学鉴定和抗菌药物敏感性试验。主要分析人群将包括由铜绿假单胞菌或碳青霉烯耐药肠杆菌目细菌引起的血流感染、医院获得性肺炎(HAP)或呼吸机相关性肺炎(VAP)患者。次要分析人群将包括由头孢曲松/头孢噻肟/头孢他啶耐药肠杆菌目细菌、碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌-醋酸钙不动杆菌复合群或嗜麦芽窄食单胞菌引起感染的患者。
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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