PALOH-UK：即时MT-RNR1检测实施后抗生素给药时间的贝叶斯分析数据与代码

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23547731

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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

本仓库包含PALOH-UK研究中抗生素给药时间贝叶斯分层分析的匿名汇总数据、Python分析代码及配套文档。PALOH-UK是一项前瞻性、多中心实施研究，评估于2025年3月至2026年6月期间在英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰的14个新生儿病房将快速床旁MT-RNR1基因分型引入常规新生儿护理的效果。该研究评估了将药物基因组学检测纳入新生儿入院流程是否影响抗生素的及时给药。本仓库提供了用于估计实施后抗生素给药时间变化的数据和代码，分析中考虑了新生儿病房之间的差异、基线测量中的不确定性以及实施后反复审计的情况。主要分析纳入863例抗生素给药时间大于零且不超过120分钟的入院病例。敏感性分析将上限阈值延长至180分钟（948例入院病例），并完全取消上限阈值（990例入院病例）。

该存储库包含分析脚本、输入数据集、模型设定、可复现性说明，以及主分析和敏感性分析的输出结果，包括收敛诊断。相关手稿：McDermott JH等。全国实施床旁MT-RNR1检测以预防新生儿氨基糖苷类诱导的耳毒性：一项前瞻性多中心研究。研究注册号：ISRCTN10216938。资助：美国国家卫生与照护研究所（NIHR）创新发明（i4i）计划（NIHR208090）。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。