接受肺结核治疗的成人咳嗽频率动态数据集
该数据集来自一项针对HIV阴性、新诊断培养阳性且药物敏感肺结核成人(n=64)的前瞻性研究,覆盖治疗前至治疗第62天的重复随访

基本信息
资源简介
接受肺结核治疗的成人咳嗽频率动态数据集
Data from: Dynamics of cough frequency in adults undergoing treatment for pulmonary tuberculosis
该数据集来自一项针对HIV阴性、新诊断培养阳性且药物敏感肺结核成人(n=64)的前瞻性研究,覆盖治疗前至治疗第62天的重复随访。研究使用Cayetano Cough Monitor记录咳嗽(n=670),以间隔至少2秒的连续咳嗽计为独立咳嗽事件,并采集痰样本(n=426)进行显微镜观察药物敏感性肉汤培养。数据可用于分析咳嗽频率的昼夜节律、咳嗽频率风险因素,以及适当治疗对咳嗽和菌负荷的影响,服务于肺结核传播与传染性相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:咳嗽是结核病传播的主要决定因素。尽管如此,关于全天咳嗽频率特征及对结核病治疗反应的信息仍然匮乏。在此,我们评估咳嗽的昼夜节律、咳嗽频率风险因素,以及适当治疗对咳嗽和菌负荷的影响。方法:我们前瞻性评估了HIV阴性成人(n=64),这些成人新诊断为培养证实的、药物敏感的肺结核,在治疗前立即开始并重复随访至治疗第62天。在每个时间点,记录参与者的咳嗽(n=670),并使用Cayetano Cough Monitor进行分析。间隔至少2秒的连续咳嗽计为独立的咳嗽事件。痰样本(n=426)用显微镜观察药物敏感性肉汤培养进行检测,在培养阳性s
【主题与分类】
主题标签:Tuberculosis、airborne transmission、cough、Peru、infectiousness。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.gv234
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.gv234
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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:
数据集大小约 900.4 KB。
数据说明
背景:咳嗽是结核传播的主要决定因素。尽管如此,关于全天咳嗽频率特征及对结核治疗反应的信息仍然匮乏。本研究评估咳嗽的昼夜节律、咳嗽频率的危险因素,以及适当治疗对咳嗽和菌负荷的影响。方法:我们前瞻性评估了HIV阴性成人(n=64),这些患者新诊断为培养证实的药物敏感性肺结核,在治疗开始前即刻纳入,并持续随访至治疗第62天。在每个时间点,记录参与者咳嗽(n=670),并使用Cayetano咳嗽监测仪进行分析。相隔至少2秒的连续咳嗽计为独立的咳嗽发作。痰标本(n=426)采用显微镜观察药物敏感性肉汤培养进行检测,在培养阳性标本(n=252)中,以培养阳性所需时间估算菌负荷。结果:咳嗽频率最高出现在下午1-2点,最低出现在凌晨1-2点(分别为每小时2.4次与1.1次咳嗽发作)。
痰菌载量较高的参与者咳嗽频率更高(p<0.01)。治疗前每小时咳嗽发作中位数为2.3次(IQR=1.2-4.1),治疗14天时降至0.48次(IQR=0.0-1.4),研究结束时降至0.18次(IQR=0.0-0.59),两次下降的p值均<0.001。至治疗14天时,培养转阴的概率为29%(95% CI=19-41%)。结论:咳嗽在白天最为频繁。两周的适当治疗显著降低了咳嗽频率,并使三分之一的参与者实现培养转阴。因此,两周的治疗大幅减少了但并未消除结核病空气传播的可能性。
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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