头孢洛扎/他唑巴坦持续输注治疗囊性纤维化与支气管扩张感染性加重

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化(CF)与非 CF 支气管扩张患者因革兰阴性菌(如铜绿假单胞菌和洋葱伯克霍尔德菌复合群)引起的慢性气道感染及感染性加重

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其他预测BronchiectasisCystic FibrosisPseudomonas AeruginosaBurkholderia Cepacia Infection
Ceftolozane/Tazobactam Continuous Infusion for Infective Exacerbations of Cystic Fibrosis and Bronchiectasis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

头孢洛扎/他唑巴坦持续输注治疗囊性纤维化与支气管扩张感染性加重

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化(CF)与非 CF 支气管扩张患者因革兰阴性菌(如铜绿假单胞菌和洋葱伯克霍尔德菌复合群)引起的慢性气道感染及感染性加重。这些病原体天然耐受多种抗生素,治疗选择有限,亟需新型抗菌方案。数据涉及头孢洛扎/他唑巴坦持续输注用于此类感染性加重,并关注门诊肠外抗菌治疗(OPAT)项目的可行性与获益,可用于评估治疗策略、预测临床结局或支持抗菌药物管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:支气管扩张、囊性纤维化、铜绿假单胞菌、洋葱伯克霍尔德菌感染。对于囊性纤维化(CF)和非 CF 支气管扩张患者,由铜绿假单胞菌和洋葱伯克霍尔德菌复合群(BCC)等革兰阴性菌引起的慢性气道感染治疗极具挑战性,且与显著的发病率和死亡率相关。这些微生物天然对多种抗生素类别耐药,限制了可用于其治疗和清除的有效抗生素库。因此,对于与这些微生物相关的感染性加重,迫切需要新的抗微生物治疗选择。将 CF 和非 CF 支气管扩张的急性感染性加重纳入 OPAT 项目管理,具有明显的后勤和经济益处。许多急性感染性加重可以在该

【主题与分类】

主题标签:Bronchiectasis、Cystic Fibrosis、Pseudomonas Aeruginosa、Burkholderia Cepacia Infection。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06035055

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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

疾病:支气管扩张、囊性纤维化、铜绿假单胞菌、洋葱伯克霍尔德菌感染。对于囊性纤维化(CF)及非CF支气管扩张患者而言,由铜绿假单胞菌和洋葱伯克霍尔德菌复合群(BCC)等革兰阴性菌引起的慢性气道感染治疗极为棘手,且与显著的发病率和死亡率相关。这些微生物天然对多种抗生素类别具有耐药性,限制了可用于治疗及根除的有效抗生素选择。因此,针对这些微生物相关的感染性急性加重,迫切需要新的抗微生物治疗选项。将CF及非CF支气管扩张的急性感染性加重纳入OPAT项目管理,具有明显的后勤与经济优势。许多急性感染性加重可通过此方式安全处理,且大量证据支持OPAT相较于住院治疗的非劣效性。从后勤角度看,通过24小时持续输注抗生素而非每日多次推注,极大提升了OPAT项目的可行性。

遗憾的是,许多主要的抗假单胞菌和抗伯克霍尔德菌抗生素(包括美罗培南、亚胺培南和头孢他啶)在室温/体温下无法稳定维持24小时,因此不适合用于OPAT。本研究旨在评估头孢洛扎/他唑巴坦(C/T)通过OPAT用于囊性纤维化(CF)或非CF支气管扩张症急性加重成人患者的可行性。次要目标是描述接受C/T患者的临床结局、C/T的耐受性、治疗期间痰细菌相对载量,并评估对C/T及其他抗生素耐药性的产生。我们计划招募30名患者,这些患者定植有铜绿假单胞菌或洋葱伯克霍尔德菌复合群,且当前存在需要静脉抗生素治疗的感染性急性加重。我们拟通过输注方式给予C/T 10-14天,并在第0-3天、第5-7天和第10-14天进行复查。血液检测、痰液检测、肺

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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