金沙萨准广泛耐药与广泛耐药结核患者结局及不良事件回顾性队列研究

该数据集来自 search.dataone.org,对应一项在刚果民主共和国金沙萨开展的回顾性队列研究,覆盖2015年1月1日至2017年12月31日住院的准广泛耐药与广泛耐药结核患者,并在治疗结束后随访至少6个月至1年

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其他预测Extensively drug resistant tuberculosisDemocratic Republic of the Congo
Outcomes  and adverse events of pre- and extensively drug-resistant tuberculosis patients in Kinshasa, Democratique Republic of the Congo: retrospective cohort study

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

金沙萨准广泛耐药与广泛耐药结核患者结局及不良事件回顾性队列研究

Outcomes and adverse events of pre- and extensively drug-resistant tuberculosis patients in Kinshasa, Democratique Republic of the Congo: retrospective cohort study

该数据集来自 search.dataone.org,对应一项在刚果民主共和国金沙萨开展的回顾性队列研究,覆盖2015年1月1日至2017年12月31日住院的准广泛耐药与广泛耐药结核患者,并在治疗结束后随访至少6个月至1年。研究为每位患者制定含bedaquiline的个体化20个月治疗方案,系统监测不良事件,记录40例实验室确诊患者中32例启动治疗者的治疗结局与不良事件。数据可用于分析耐药结核治疗结局、不良事件发生情况及影响因素(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 背景:广泛耐药结核(XDR TB)是一种非常严重的结核病,造成沉重的死亡负担,尤其是在新型抗结核药物问世之前。刚果民主共和国(DRC)是受这一新疫情冲击最严重的国家之一。方法:对2015年1月1日至2017年12月31日期间住院并在治疗结束后随访至少6个月至1年的所有准广泛耐药和广泛耐药结核患者的记录进行回顾性分析;为每位患者制定含bedaquiline的个体化20个月治疗方案。系统监测不良反应。结果:在40例实验室确诊患者中,32例(80%)患者开始治疗,包括29例准广泛耐药和3例广泛耐药结核患者。在符合条件组中,3例患者(9

【主题与分类】

主题标签:Extensively drug resistant tuberculosis、Democratic Republic of the Congo。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1215447c086377680c806ef8555b87b28f90b1b079de46f2838a3e196fd10e41

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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。

数据说明

摘要 背景:广泛耐药结核病(XDR TB)是一种极为严重的结核病形式,死亡率极高,尤其是在新型抗结核药物问世之前。刚果民主共和国(DRC)是受这一新疫情冲击最严重的国家之一。方法:对2015年1月1日至2017年12月31日期间在金沙萨住院、并在治疗结束后接受至少6个月至1年监测的所有耐药及广泛耐药结核病患者的病历进行回顾性分析;为每位患者制定包含贝达喹啉、疗程20个月的个体化治疗方案。对不良反应进行系统监测。结果:在40例实验室确诊患者中,32例(80%)患者开始治疗,包括29例耐药结核病和3例广泛耐药结核病患者。在符合条件组中,3例患者(9.4%)合并HIV-TB共感染。治疗成功率为53.2%,死亡率……

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

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