Vabomere对比最佳可用疗法治疗成人严重感染的有效性、安全性与耐受性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Vabomere 与最佳可用疗法在成人严重感染中的有效性、安全性与耐受性比较

Rempex (a wholly owned subsidiary of Melinta Therapeutics, Inc.)Rempex (a wholly owned subsidiary of Melinta Therapeutics, Inc.)
clinicaltrials
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其他分类Urinary Tract Infection ComplicatedAcute PyelonephritisHospital Acquired Bacterial PneumoniaBacteremiaAbdominal Infection
Efficacy, Safety, Tolerability of Vabomere Compared to Best Available Therapy in Treating Serious Infections in Adults

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Vabomere对比最佳可用疗法治疗成人严重感染的有效性、安全性与耐受性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Vabomere 与最佳可用疗法在成人严重感染中的有效性、安全性与耐受性比较。覆盖的感染类型包括复杂性尿路感染、急性肾盂肾炎、医院获得性细菌性肺炎、呼吸机相关性细菌性肺炎、菌血症和腹腔感染。数据可用于评估碳青霉烯耐药肠杆菌科细菌(CRE)相关严重感染的治疗方案,支持抗感染疗效、安全性与耐受性分析,以及耐药背景下替代治疗策略的研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复杂性尿路感染、急性肾盂肾炎、医院获得性细菌性肺炎、呼吸机相关性细菌性肺炎、菌血症、腹腔感染。在当前对超广谱头孢菌素和青霉素/β-内酰胺酶抑制剂复方耐药性增加的背景下,碳青霉烯类抗菌药物常常是治疗严重感染中最耐药病原体的“最后防线”抗生素。然而,近期丝氨酸碳青霉烯酶(如 KPC)在世界各地许多医院的肠杆菌科细菌中传播,现已对碳青霉烯类及 β-内酰胺类抗菌药物的其他成员构成相当大的威胁。由碳青霉烯耐药肠杆菌科细菌(CRE)引起的感染与高死亡率相关,且治疗选择有限。碳青霉烯类抗菌药物的丧失

【主题与分类】

主题标签:Urinary Tract Infection Complicated、Acute Pyelonephritis、Hospital Acquired Bacterial Pneumonia、Bacteremia、Abdominal Infection。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/NCT02168946

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    • 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、医院获得性细菌性肺炎、呼吸机相关性细菌性肺炎、菌血症、腹腔感染。在当前对超广谱头孢菌素及青霉素/β-内酰胺酶抑制剂复合制剂耐药性日益增强的时代,碳青霉烯类抗菌药物常常是治疗严重感染中最耐药病原体的“最后防线”抗生素。然而,近期 serine 碳青霉烯酶(如KPC)在全球多家医院的肠杆菌科细菌中的传播,对碳青霉烯类及其他β-内酰胺类抗菌药物构成了重大威胁。由碳青霉烯耐药肠杆菌科细菌(CRE)引起的感染与高死亡率相关,且治疗选择有限。碳青霉烯类抗菌药物在治疗肠杆菌科细菌(医院环境中最常见的病原体)、鲍曼不动杆菌和铜绿假单胞菌方面的失效,标志着现代患者护理中的一个关键挫折。

由于目前缺乏针对CRE感染患者的最佳治疗方案,医生只能利用有限的可选抗感染药物来管理这些患者,包括氨基糖苷类、多黏菌素B、黏菌素、替加环素或这些药物的各种联合方案。对于其中许多疗法用于治疗严重CRE感染,尤其是联合用药时的疗效数据有限,但由于目前可用的替代疗法有限或根本没有,尽管其中许多药物存在毒性,此类治疗已成为最佳可用疗法。Vaborbactam是一种新型β-内酰胺酶抑制剂,对多种丝氨酸β-内酰胺酶具有抑制活性,并针对抑制KPC β-内酰胺酶及增强碳青霉烯类药物对肠杆菌科细菌的效力进行了优化。Vaborbactam正在开发与美罗培南(一种广谱注射用碳青霉烯类抗生素)联合使用,以应对由对现有治疗日益耐药的病原体所引起的严重感染的治疗挑战。Vabomere,

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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