粪菌移植治疗重度艰难梭菌感染数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕粪菌移植(FMT)治疗重度艰难梭菌感染(CDI)的开放标签随机临床试验

Catholic University of the Sacred HeartCatholic University of the Sacred Heart
clinicaltrials
浏览 6
医学影像分类Clostridium DifficilePseudomembranous Colitis
Fecal Microbiota Transplantation for Severe Clostridium Difficile Infection

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

粪菌移植治疗重度艰难梭菌感染数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕粪菌移植(FMT)治疗重度艰难梭菌感染(CDI)的开放标签随机临床试验。源站描述指出,单次粪菌输注通常对复发性 CDI 有效,但回顾性研究提示重度临床表现是单次输注失败的风险因素,因此需要多次输注。该试验旨在评估多次输注 FMT 是否比单次输注更有效地治愈重度 CDI,纳入复发性和难治性且临床表现严重的 CDI 患者。数据可用于比较不同输注方案的疗效、分析重度 CDI 的治疗结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Clostridium Difficile、Pseudomembranous Colitis。粪菌移植(FMT)被认为是复发性 Clostridium difficile 感染(CDI)的高效治疗方法。通常单次粪菌输注即可达到令人满意的复发性 CDI 治愈率。然而,若干回顾性研究显示,复发性 CDI 的严重临床表现是单次输注 FMT 失败的风险因素,提示需要多次粪菌输注才能治愈该病症。这是一项开放标签随机临床试验,旨在评估多次输注 FMT 是否比单次输注 FMT 更有效地治愈重度 CDI。研究者的研究是一项开放标签随机对照试验,纳入具有严重临床表现的复发性和难治性 C. difficile 感染患者。入组时,C. difficile 感染的定义为

【主题与分类】

主题标签:Clostridium Difficile、Pseudomembranous Colitis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03427229

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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

条件:艰难梭菌感染、伪膜性结肠炎。粪菌移植(FMT)被认为是治疗复发性艰难梭菌感染(CDI)的高效方法。通常单次粪菌输注即可达到令人满意的复发性CDI治愈率。然而,多项回顾性研究显示,复发性CDI的严重临床表现是单次输注FMT失败的危险因素,提示需要多次粪菌输注才能治愈该病症。这是一项开放标签随机临床试验,旨在评估多次输注FMT在治愈严重CDI方面是否比单次输注FMT更有效。研究者的研究是一项开放标签随机对照试验,纳入具有严重临床表现的复发性和难治性艰难梭菌感染患者。入组时,艰难梭菌感染定义为腹泻(连续2天或以上每天至少3次稀便或水样便,或48小时内至少8次稀便)且艰难梭菌毒素粪便检测阳性。复发性艰难梭菌感染是指临床症状再次出现且C.

在前次治疗结束后8周内进行艰难梭菌毒素检测。难治性CDI定义为对抗菌治疗无反应的CDI,即持续性腹泻伴CD毒素阳性,或无其他可能腹泻原因(如IBS、IBD、非CDI抗生素相关性腹泻)的情况下持续性腹泻伴毒素阴性。根据最新ESCMID指南,重度CDI定义为:CDI发作伴有一项或多项特定临床表现(发热、血流动力学不稳定、需要机械通气的呼吸衰竭、腹膜炎的症状和体征、结肠梗阻的症状和体征)、实验室检查(显著白细胞增多、血清肌酐和乳酸升高、血清白蛋白显著降低)、影像学检查(结肠扩张、结肠壁增厚)或内镜检查(假膜性结肠炎)的症状和体征,提示重度

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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