囊性纤维化人群非结核分枝杆菌全球负担：系统综述与meta分析

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.tdz08kq30

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 132.8 KB。

数据说明

背景：囊性纤维化患者发生非结核分枝杆菌（NTM）肺部感染的风险增加，据报道该风险呈上升趋势。我们开展了一项系统文献综述，以估算非结核分枝杆菌在囊性纤维化人群中的疾病负担（患病率和发病率）。方法：检索电子数据库、登记库和灰色文献来源，纳入报告囊性纤维化中NTM感染或NTM肺病（NTM-PD）流行病学指标（发病率和患病率）的队列研究和横断面研究。最后一次检索于2021年9月进行；我们纳入了自数据库创建以来的报告以及2010年以来发表的登记库报告。采用Joanna Briggs Institute工具评价研究的方法学质量。采用随机效应荟萃分析汇总NTM感染的患病率，其余结果以叙述性综合方式呈现。结果：本综述共纳入95项研究。全部95项研究均报告了NTM感染，其中14项还报告了NTM-PD。

NTM感染点患病率的合并估计值为7.9%（95%CI：5.1–12.0%）。在meta回归分析中，研究样本量和地理区域位置对估计值产生了影响。对登记报告的纵向分析显示，2010年至2019年间NTM感染患病率呈上升趋势。结论：囊性纤维化（CF）患者中NTM感染的总体患病率为7.9%，且根据国际登记报告，该患病率随时间呈上升趋势。未来研究应报告筛查频率、微生物鉴定方法以及从NTM感染进展为肺部疾病的发生率。

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。