预防重症肺炎与气管内定植的益生菌试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为益生菌预防重症肺炎与气管内定植的试验,属于呼吸系统疾病中的肺炎分类

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clinicaltrials
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其他预测Ventilator Associated PneumoniaInfectionsC-DifficileAntibiotic-associated DiarrheaDiarrhea
Probiotics to Prevent Severe Pneumonia and Endotracheal Colonization Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

预防重症肺炎与气管内定植的益生菌试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为益生菌预防重症肺炎与气管内定植的试验,属于呼吸系统疾病中的肺炎分类。源站描述涉及呼吸机相关肺炎、感染、艰难梭菌感染、抗生素相关腹泻及腹泻等状况,并指出益生菌为摄入后可能带来健康益处的活微生物,随机对照试验已记录其对上呼吸道感染、抗生素相关腹泻、艰难梭菌相关腹泻及肠易激综合征等的有利影响。此前针对 ICU 的益生菌随机对照试验荟萃分析提示,对危重机械通气患者给药可使呼吸机相关肺炎发生率降低 25%、总体感染率降低 18%,但这些估计来自规模小、质量一般的单中心随机对照试验,效应估计不精确、外推性不确定,尚需验证(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:呼吸机相关肺炎、感染、艰难梭菌感染、抗生素相关腹泻、腹泻。背景:益生菌是摄入后被认为具有健康益处的活微生物。随机对照试验(RCT)已记录其对一系列临床问题的有利影响,包括预防上呼吸道感染、抗生素相关腹泻、艰难梭菌相关腹泻和肠易激综合征。我们最近对重症监护病房(ICU)中益生菌随机对照试验的荟萃分析还提示,对危重机械通气患者给药时,呼吸机相关肺炎(VAP)发生率降低 25%,总体感染率降低 18%。然而,这些估计来自规模小、质量一般的单中心随机对照试验,产生的效应估计不精确且外推性不确定,需要验证。

【主题与分类】

主题标签:Ventilator Associated Pneumonia、Infections、C-Difficile、Antibiotic-associated Diarrhea、Diarrhea。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/NCT02462590

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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:呼吸机相关性肺炎、感染、艰难梭菌、抗生素相关性腹泻、腹泻。背景:益生菌是摄入后被认为对健康有益的活微生物。随机对照试验(RCT)已记录了对一系列临床问题的有利影响,包括预防上呼吸道感染、抗生素相关性腹泻、艰难梭菌相关性腹泻和肠易激综合征。我们最近对重症监护病房(ICU)中益生菌随机对照试验的荟萃分析也表明,对危重机械通气患者给予益生菌后,呼吸机相关性肺炎(VAP)发生率降低25%,总体感染率降低18%。然而,这些估计来自规模小、质量一般的单中心随机对照试验,产生的效应估计不精确且普遍适用性不确定,需要在大型方法学严谨的随机对照试验中加以证实。在启动一项复杂且昂贵的随机对照试验来检验益生菌是有益、有害还是对感染性和非感染性结局无影响之前,需要进行一项试点试验。

研究人员完成了一项多中心试点随机对照试验,其主要结局与可行性相关:1)1年内招募成功;2)益生菌方案依从性>90%;3)污染率<5%;4)估计的VAP发生率。患者已在加拿大和美国的14个中心被随机分组,知情同意率为84%。可行性目标均已达到。1)试点研究在1年内完成招募;2)方案依从性为96%;3)未发生污染病例;4)VAP发生率为15%。这将是一项内部试点研究,并将被纳入主试验。地点:加拿大13个ICU,美国2个ICU。方法:纳入年龄18岁及以上、入住ICU、预期通气持续时间≥72小时的患者。如果患者存在医源性益生菌感染或血管内感染风险增加、原发性诊断为重症急性胰腺炎、已留置经皮胃或空肠喂养管,则被排除。

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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