定量PCR细菌水平无法区分复发性UTI与其他非感染性泌尿症状
该数据集来自 Harvard Dataverse,聚焦于定量聚合酶链反应(qPCR)在区分复发性尿路感染(rUTI)与非感染性泌尿症状方面的效用评估

基本信息
资源简介
定量PCR细菌水平无法区分复发性UTI与其他非感染性泌尿症状
Quantitative PCR Bacterial Levels Cannot Distinguish Recurrent UTI from Other Non-infectious Urinary Symptoms
该数据集来自 Harvard Dataverse,聚焦于定量聚合酶链反应(qPCR)在区分复发性尿路感染(rUTI)与非感染性泌尿症状方面的效用评估。研究纳入 502 名有或无泌尿生殖系统症状的女性,包括尿失禁和复发性 UTI 患者,采用针对常见尿路病原体(如 Escherichia coli、Enterococcus、Klebsiella)、共生菌种(如 Lactobacilli)及 Candida albicans 的微be特异性引物进行 qPCR 检测,并设定严格阈值。数据可用于探究 qPCR 在 UTI 诊断中的准确性及局限性(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:包括定量聚合酶链反应(qPCR)在内的不依赖培养的分子技术对尿路病原体具有高灵敏度。尽管 qPCR 正越来越多地用于尿路感染(UTI)诊断,但关于其区分 UTI 与非感染性泌尿症状(如尿失禁、尿频或尿急)准确性的数据有限。本研究旨在评估 qPCR 在区分复发性 UTI 与无症状对照及非感染性泌尿症状患者方面的效用。方法:采用针对常见尿路病原体(如 Escherichia coli、Enterococcus 和 Klebsiella)、共生菌种(如 Lactobacilli)及 Candida albicans 的微be特异性引物,对 502 名有或无泌尿生殖系统症状(包括尿失禁和复发性 UTI(rUTI))女性的尿液 DNA 进行 qPCR 检测。设定了严格阈值
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/DRLS8H
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- OpenDataLab:
数据集大小约 175.1 KB。
数据说明
引言:包括定量聚合酶链反应(qPCR)在内的不依赖培养的分子技术在检测尿路病原体方面具有高敏感性。尽管qPCR正越来越多地应用于尿路感染(UTI)的诊断,但关于其区分UTI与非感染性泌尿系统症状(如尿失禁、尿频或尿急)准确性的数据仍然有限。本研究旨在评估qPCR在区分复发性UTI与无症状对照者及非感染性泌尿系统症状患者方面的效用。方法:采用qPCR技术,使用针对常见尿路病原体(如大肠埃希菌、肠球菌和克雷伯菌)、共生菌种(如乳杆菌)及白色念珠菌的微生物特异性引物,对502名伴有或不伴有泌尿生殖系统症状(包括尿失禁和复发性UTI(rUTI))的女性尿液DNA进行检测。设定严格的阈值以区分阳性与阴性结果。按年龄、绝经状态和诊断分层,通过逻辑回归分析比较阳性结果女性的比例。结果:所有女性中有18%可显著检测到尿液中的大肠埃希菌。
大肠杆菌占69%,肠球菌属占69%,肺炎克雷伯菌占50%,白色念珠菌占31%。没有qPCR检测阈值能够区分有症状的复发性尿路感染(rUTI)受试者与对照组或具有非感染性泌尿系统症状的患者。仅在复发性尿路感染受试者中观察到卷曲乳杆菌水平降低。按绝经状态分层后,与绝经前女性相比,绝经后女性的大肠杆菌(p=0.023)和肠球菌(p=0.002)水平更高,而乳杆菌(p<0.001)水平更低。结论:无症状女性和具有非感染性泌尿系统症状的女性通过qPCR检测显示的尿路病原体水平相似。对于不高度怀疑急性膀胱炎的女性,医疗服务提供者在使用不依赖培养的分子检测时应谨慎。
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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