数据:意外肺结核患者柔性支气管镜检查中结核分枝杆菌暴露

目的:近期指南建议,当患者疑似肺结核(PTB)并接受支气管镜检查时,医护人员应使用经过适合性检验的 N95 颗粒物呼吸器或更高级别的呼吸防护

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医学影像分类肺结核支气管镜结核分枝杆菌职业暴露呼吸系统疾病回顾性研究
Data from: Exposure to Mycobacterium tuberculosis during flexible bronchoscopy in patients with unexpected pulmonary tuberculosis

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000479492 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

数据:意外肺结核患者柔性支气管镜检查中结核分枝杆菌暴露

目的:近期指南建议,当患者疑似肺结核(PTB)并接受支气管镜检查时,医护人员应使用经过适合性检验的 N95 颗粒物呼吸器或更高级别的呼吸防护

Data from: Exposure to Mycobacterium tuberculosis during flexible bronchoscopy in patients with unexpected pulmonary tuberculosis

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:近期指南建议,当患者疑似肺结核(PTB)并接受支气管镜检查时,医护人员应使用经过适合性检验的 N95 颗粒物呼吸器或更高级别的呼吸防护。然而,在此情况下可能意外诊断出 PTB,因而未进行相应评估,导致支气管镜室医护人员意外暴露于结核分枝杆菌(MTB)。在此,我们检查了柔性支气管镜检查期间意外暴露于 MTB 的发生率,并确定了与暴露相关的因素。方法:2011 年至 2013 年间,开展了一项回顾性研究,以评估支气管镜室中意外诊断的 PTB。研究期间,纳入了 1650 例连续患者,这些患者有既往 CT 扫描可用,并因非 PTB 的呼吸系统疾病接受支气管镜检查。

【主题与分类】

主题标签:肺结核、支气管镜、结核分枝杆菌、职业暴露、呼吸系统疾病、回顾性研究。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.78fm3

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 479.5 KB。

数据说明

目的:近期指南建议,当怀疑患者患有肺结核(PTB)而进行支气管镜检查时,医护人员应使用经过适合性测试的N95微粒呼吸器或更高级别的呼吸防护措施。然而,在这种情况下,PTB可能意外被诊断,因而未进行相应评估,导致支气管镜室内医护人员意外暴露于结核分枝杆菌(MTB)。本研究旨在探讨柔性支气管镜检查过程中意外暴露于MTB的发生率,并确定与暴露相关的因素。方法:2011年至2013年间,进行了一项回顾性研究,以评估支气管镜室内PTB的意外诊断情况。研究期间,连续纳入1650名有既往CT扫描资料且因非PTB呼吸系统疾病接受支气管镜检查的患者。回顾了支气管冲洗、支气管肺泡灌洗及支气管镜检查后痰液的结果。结果:76名患者(4.6%)意外被诊断为PTB。

胸部CT扫描所见炭末纤维化[比值比(OR),3.878;95%置信区间(CI),1.291–11.650;P = 0.016]、支气管扩张(OR,1.974;95% CI,1.095–3.557;P = 0.024)或肺不张(OR,1.740;95% CI,1.010–2.903;P = 0.046)与意外PTB独立相关。同时存在炭末纤维化和肺不张的患者发生意外PTB的风险更高(OR,4.606;95% CI,1.383–15.342;P = 0.013)。结论:由于未确诊PTB患者的存在,医护人员在支气管镜检查室暴露于MTB的风险被低估。因此,在PTB中等流行地区,如韩国(每年97/100,000人),应考虑采取更高级别的呼吸防护措施,如经适合性检验的N95颗粒物呼吸器,以预防常规支气管镜检查期间MTB的职业暴露,尤其是CT证实存在

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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