数据挑战：基于全球监测的鲍曼不动杆菌-醋酸钙不动杆菌复合群多重耐药模式与治疗活性分析（2016–2021）

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源站：https://doi.org/10.25934/pr00013400

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数据说明

鲍曼不动杆菌-醋酸钙不动杆菌复合体（ABC）中的抗菌药物耐药性（AMR）已成为全球医疗领域的重大挑战，因其与医院获得性感染、多重耐药、治疗失败及死亡率增加密切相关。本项目旨在对2016年至2021年间收集的全球ABC分离株进行一项基于监测的综合分析，以评估耐药趋势、共耐药模式以及临床相关抗菌药物的体外活性比较，尤其关注舒巴坦-度洛巴坦。利用Innoviva Specialty Therapeutics监测数据集，该数据集包含来自五大地理区域33个国家的5,032株分离株，我们将分析最低抑菌浓度（MIC）分布、随时间变化的敏感性趋势、区域耐药变异性以及感染来源特异性耐药谱。比较分析将涵盖主要感染类型，包括下呼吸道感染、血流感染、尿路感染、皮肤和软组织感染以及腹腔内感染。

该研究还将进一步调查多重耐药表型，并鉴定对耐药ABC分离株仍保持活性的抗菌药物。将采用统计趋势分析和数据可视化方法，包括耐药热图、时间趋势图和区域敏感性比较，以生成具有临床可解释性的发现。拟开展的工作通过为抗菌药物管理策略提供信息、支持基于证据的经验性治疗以及加强针对高优先级病原体的全球监测工作，直接回应了抗菌药物耐药性领域的关键优先事项。研究结果可能有助于临床医生和公共卫生利益相关者更好地理解ABC中不断演变的耐药动态，并确定在不同地理环境中具有持续有效性的治疗方案。该项目预计将产生可操作的监测见解，从而有助于

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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