症状消失后停用口服抗生素与完成疗程的临床疗效对比
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、篮式随机对照试验(RCT),涉及尿路感染、蜂窝织炎、呼吸道感染和淋巴结炎四类感染

基本信息
资源简介
症状消失后停用口服抗生素与完成疗程的临床疗效对比
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、篮式随机对照试验(RCT),涉及尿路感染、蜂窝织炎、呼吸道感染和淋巴结炎四类感染。试验按感染类型分为四个篮式组,主要疗效非劣效性目标在蜂窝织炎患儿中评估,次要可行性目标在其余三组中评估,用于指导更大规模多中心RCT。入组对象为在Royal Children's Hospital(RCH)初始接受静脉抗生素后转为口服抗生素完成治疗的儿童。数据可用于研究症状消失后停用口服抗生素与完成既定疗程的疗效对比(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:尿路感染、蜂窝织炎、呼吸道感染、淋巴结炎。这是一项单中心、篮式、随机对照试验(RCT)。试验中有四个与感染类型相关的篮式组——蜂窝织炎(篮式1)、尿路感染(UTI)(篮式2)、下呼吸道感染(LRTI)(篮式3)和淋巴结炎(篮式4)。主要目标(与疗效非劣效性相关)将在蜂窝织炎患儿(篮式1)中评估,试验针对该目标进行了把握度计算。与可行性相关的次要目标将在篮式2-4中评估,并将用于为评估这些人群疗效的更大规模多中心RCT提供信息。入组对象为在Royal Children's Hospital(RCH)初始接受静脉抗生素治疗的儿童,随后将转为口服抗生素以完成治疗。
【主题与分类】
主题标签:Urinary Tract Infection、Cellulitis、Respiratory Tract Infections、Lymphadenitis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07532941
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07532941
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:尿路感染、蜂窝织炎、呼吸道感染、淋巴结炎。这是一项单中心、篮式、随机对照试验(RCT)。试验根据感染类型分为四个篮式组——蜂窝织炎(篮式组1)、尿路感染(UTI)(篮式组2)、下呼吸道感染(LRTI)(篮式组3)和淋巴结炎(篮式组4)。主要目标(与疗效的非劣效性相关)将在蜂窝织炎患儿(篮式组1)中进行评估,试验的把握度针对该目标设计。与可行性相关的次要目标将在篮式组2-4中进行评估,并将用于为一项更大规模的多中心RCT提供依据,以评估这些人群中的疗效。入住皇家儿童医院(RCH)并最初接受静脉注射抗生素治疗的儿童将被纳入研究,随后将转为口服抗生素以完成其感染的治疗。在所有篮式组中,干预组的儿童将在症状消失时停止使用抗生素,对照组的儿童将按照标准治疗完成规定的抗生素疗程。
招募将从居家医院(HITH)项目的患者开始,随后扩展至包括住院病房的患者,这些患者将通过HITH的临床管理进行监测。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




