越南HIV阴性肺结核或肺外结核成人尿液脂阿拉伯甘露聚糖水平数据集
该数据集记录了越南HIV阴性且患有肺结核或肺外结核的成人尿液脂阿拉伯甘露聚糖(uLAM)水平,来自search.dataone.org

基本信息
资源简介
越南HIV阴性肺结核或肺外结核成人尿液脂阿拉伯甘露聚糖水平数据集
Urine lipoarabinomannan levels recorded among HIV-negative adults with pulmonary or extrapulmonary tuberculosis disease in Vietnam
该数据集记录了越南HIV阴性且患有肺结核或肺外结核的成人尿液脂阿拉伯甘露聚糖(uLAM)水平,来自search.dataone.org。源站描述显示,研究在河内国家肺科医院开展纵向队列研究,纳入18岁及以上出现结核相关症状的成人,采集尿液样本并使用两种捕获抗体(S4-20和FIND28)及同一检测抗体(A194-01)在电化学发光免疫分析中测量uLAM浓度,同时采集痰标本进行GeneXpert Ultra和结核培养检测。数据可用于探索HIV阴性结核病患者的uLAM浓度特征,支持非痰标本结核诊断研究(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):需要采用非痰标本的结核病(TB)诊断检测。脂阿拉伯甘露聚糖(LAM)是一种在尿液中排泄的分枝杆菌细胞壁糖脂,一直是结核病快速诊断检测(RDT)的靶标。虽然通过RDT进行的尿液LAM(uLAM)检测已获批用于HIV感染者(PLWH),但关于HIV阴性成人结核病患者的uLAM浓度数据有限。我们在越南河内国家肺科医院开展了一项纵向队列研究,纳入18岁及以上出现结核相关症状的成人。采集尿液标本,在电化学发光免疫分析中使用两种不同的捕获抗体(S4-20和FIND28)及相同的检测抗体(A194-01)测量uLAM浓度。采集痰标本通过GeneXpert Ultra和结核培养进行检测,二者结合以确定微
【主题与分类】
主题标签:TB LAM、Urine、Vietnam、Medicine, Health and Life Sciences。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%3A4850dd48989f797be094b3bcdaead33f297a5321b4945f35aaa7094d68ef5f94
使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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- OpenDataLab:
数据说明
需要采用非痰标本的结核病(TB)诊断检测方法。脂阿拉伯甘露聚糖(LAM)是一种分枝杆菌细胞壁糖脂,经尿液排出,一直是结核病快速诊断检测(RDT)的靶标。虽然尿液LAM(uLAM)快速诊断检测已获批用于HIV感染者(PLWH),但关于HIV阴性成人结核病患者的uLAM浓度数据有限。我们在越南河内国家肺病医院开展了一项纵向队列研究,纳入年龄≥18岁、因结核相关症状就诊的成人。采集尿液标本,采用两种不同的捕获抗体(S4-20和FIND28)及相同的检测抗体(A194-01),通过电化学发光免疫分析法测定uLAM浓度。采集痰标本进行GeneXpert Ultra检测和结核培养,两者结合以确定微生物学参考标准(MRS)。当临床有指征时,针对可能的肺外结核进行额外的微生物学检测。在纳入的745名参与者中,335名(44.9%)患有肺结核,53名(7.1%)患有肺外结核。
[可补充一行关于两种抗体对估计的uLAM平均浓度的内容]。本研究中,S4-20/A194-01(S/A)在总体人群和TB阳性队列中测得的uLAM平均浓度分别为109 pg/mL和553 pg/mL。FIND28/A194-01(F/A)抗体对在总体人群和TB阳性队列中测得的uLAM平均浓度分别为1389 pg/mL和4570 pg/mL。总体而言,相较于MRS,S4-20/A194-01(S/A)抗体对的敏感性和特异性分别为38%(95%置信区间[CI] 0.33,0.44)和98%(95% CI 0.96,0.99)。FIND28/A194-01(F/A)抗体对的敏感性和特异性分别为41%(95% CI 0.35,0.47)和80%(95% CI 0.75,0.84)。使用S/A的合并uLAM平均浓度为51.0 pg/mL,而F/A为78.0 pg/mL。使用筛选样本进行的受试者工作特征分析
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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