家庭内耐多药与药物敏感结核传播:前瞻性队列研究数据
该数据集来自秘鲁南利马和卡亚俄地区2010至2013年开展的一项前瞻性家庭队列随访研究,旨在比较耐多药结核与药物敏感结核的相对适应度

基本信息
资源简介
家庭内耐多药与药物敏感结核传播:前瞻性队列研究数据
Data from: Transmission of multidrug-resistant and drug-susceptible tuberculosis within households: a prospective cohort study
该数据集来自秘鲁南利马和卡亚俄地区2010至2013年开展的一项前瞻性家庭队列随访研究,旨在比较耐多药结核与药物敏感结核的相对适应度。研究纳入213例MDRTB指示病例的1055名家庭接触者,以及487例药物敏感指示病例的2362名家庭接触者,测量结核病发病率。数据可用于分析耐药结核在家庭内的传播风险、评估病原体适应度,并支持结核病流行病学建模与预测研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:感染性病原体的“适应度”定义为病原体存活、繁殖、传播和致病的能力。耐多药结核(MDRTB)相对于药物敏感结核的适应度被认为是MDRTB传播和流行规模的最重要决定因素之一。为估计耐药结核病例的相对适应度,我们比较了MDRTB指示病例家庭接触者与药物敏感指示病例接触者中结核病的发病率。方法与发现:这项为期3年(2010-2013)的前瞻性队列家庭随访研究在秘鲁南利马和卡亚俄开展,测量了213例MDRTB指示病例的1055名家庭接触者和487例药物敏感指示病例的2362名家庭接触者中结核病的发病率。共有35/1055(3.3%)家庭接触者
【主题与分类】
主题标签:2010-2013、Tuberculosis、Drug-resistance、disease、MDRTB、transmission、household。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.br760
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.br760
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 442.4 KB。
数据说明
背景:感染性病原体的“适应度”是指该病原体存活、繁殖、传播和致病的能力。耐多药结核病相对于药物敏感结核病的适应度被认为是耐多药结核病传播和流行规模的最重要决定因素之一。为了估计耐药结核病病例的相对适应度,我们比较了耐多药结核病指示病例的家庭接触者与药物敏感指示病例接触者中结核病的发病率。方法与发现:这项为期3年(2010-2013年)的前瞻性队列家庭随访研究在秘鲁南利马和卡亚俄进行,测量了213例耐多药结核病指示病例的1,055名家庭接触者和487例药物敏感指示病例的2,362名家庭接触者中结核病的发病率。213例耐多药结核病指示病例的1,055名家庭接触者中,共有35名(3.3%)发展为结核病;而487例药物敏感指示病例的2,362名家庭接触者中,有114名(4.8%)发展为结核病。
药物敏感性结核接触者的总随访时间为2,620人年,而耐多药结核接触者的总随访时间为1,425人年。采用多因素Cox回归校正混杂变量(包括接触者HIV状态、接触者年龄、社会经济状况及指示病例痰涂片分级)后,发现耐多药结核家庭接触者发生结核病的风险比为药物敏感性接触者的一半(风险比0.56,95% CI 0.34–0.90,p = 0.017)。本研究对传播的推断受限于家庭接触者缺乏基因分型数据。仅捕获家庭接触者中的 incident disease 也可能限制这些发现向社区环境的外推。结论:本研究估计的耐多药结核相对适应度较低,提高了控制耐药结核的机会。然而,适应度更高的耐多药
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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