刚果民主共和国伊图里地区鼠疫新型快速抗原检测试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦刚果民主共和国伊图里省高度地方性流行的鼠疫。源站描述涵盖腺鼠疫、皮肤鼠疫与肺鼠疫等临床类型,指出当地临床特征与结局研究不足、缺乏本地细菌学实验室导致诊断准确性受限

Institute of Tropical Medicine, BelgiumInstitute of Tropical Medicine, Belgium
clinicaltrials
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蛋白质PlagueBubonic; Plague, SkinPlague, Pneumonic
Testing of a New Rapid Antigen Test for Plague in Ituri, Democratic Republic of the Congo.

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

刚果民主共和国伊图里地区鼠疫新型快速抗原检测试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦刚果民主共和国伊图里省高度地方性流行的鼠疫。源站描述涵盖腺鼠疫、皮肤鼠疫与肺鼠疫等临床类型,指出当地临床特征与结局研究不足、缺乏本地细菌学实验室导致诊断准确性受限。数据集涉及一种新型侧流免疫层析双重快速诊断检测(Duplex F1V),可同时检测F1与LcrV蛋白,并在血液、淋巴结抽吸液和唾液等样本中展现潜力,可用于鼠疫诊断准确性评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腺鼠疫;皮肤鼠疫;肺鼠疫。鼠疫是由鼠疫耶尔森菌引起的危及生命的感染,该菌在刚果民主共和国伊图里省高度地方性流行,并伴随区域流行病传播的反复风险。该地区临床表现为腺鼠疫和/或肺鼠疫,结局特征研究不足,且由于缺乏本地细菌学实验室,诊断准确性有限。已开发出一种新型侧流免疫层析双重快速诊断检测(RDT)用于鼠疫,可检测F1和LcrV两种蛋白,似乎优于当前仅检测F1抗原的RDT。该索引RDT(称为Duplex F1V)在检测人患者血液、淋巴结抽吸液和唾液等多种样本类型中的鼠疫耶尔森菌方面已显示出前景。横断面诊断

【主题与分类】

主题标签:Plague、Bubonic; Plague, Skin、Plague, Pneumonic。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07174648

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:鼠疫,腺鼠疫;鼠疫,皮肤鼠疫,肺鼠疫。鼠疫是一种由鼠疫耶尔森菌引起的危及生命的感染,该菌在刚果民主共和国伊图里省高度流行,并存在区域流行传播的反复风险。该地区的临床表现(腺鼠疫和/或肺鼠疫)及结局仍缺乏充分描述,且由于缺乏当地细菌学实验室,诊断准确性有限。一种新型侧流免疫层析双重快速诊断检测(RDT)已针对鼠疫开发,可检测F1和LcrV两种蛋白,似乎优于目前仅检测F1抗原的RDT。该索引RDT(称为Duplex F1V)在检测人类患者多种样本类型(包括血液、淋巴结穿刺液和唾液)中的鼠疫耶尔森菌方面已显示出前景。这是一项在临床鼠疫疑似病例中开展的横断面诊断准确性研究,比较Duplex F1V RDT(索引检测)结果与不同生物体液PCR(聚合酶链反应)阳性(作为参考检测)结果,并在治疗结束时(第10-14天)评估临床结局。

嵌套式检测阴性病例对照研究,旨在识别PCR确诊鼠疫病例的风险因素和临床预测指标,并与PCR阴性疑似病例进行比较。该研究将在刚果民主共和国伊图里省开展,该地区是全球最大的鼠疫疫源地。参与者将在雷西、洛戈和阿鲁卫生区的卫生中心和参考医院招募,这些地区有伊图里“热带病研究中心”(CRMT)的团队在开展工作。年龄≥5岁、根据国家临床病例定义在招募点表现为临床疑似鼠疫的个体,将在知情同意后入组,并随访至治疗完成。

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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