肾移植后血流感染的预测与预防

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07407673

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：肾移植感染、血流感染、肾移植、肾移植受者、感染、尿路感染（UTI）、细菌性尿路感染、抗生素预防。背景：肾移植受者发生感染性并发症的风险增加，部分原因是预防移植肾排斥反应所需的免疫抑制治疗。尿路感染是移植后最常见的感染性并发症之一，并可能导致血流感染，而血流感染与显著的发病率、死亡率和移植物丢失风险相关。尽管感染负担沉重，目前尚无既定的针对性策略来预防肾移植受者的严重细菌感染。研究者的既往工作已表明，肾移植后第一个月内的菌尿是后续尿路感染和血流感染的重要预测因素。因此，早期菌尿代表了一个临床有用的标志物，可用于识别可能从预防性干预中获益的高危亚组。

研究依据：PREDICT研究评估一种风险分层预防策略，即在伴有早期菌尿的肾移植受者中使用匹美西林。匹美西林是一种窄谱口服抗生素，对肠杆菌目具有活性，而肠杆菌目是肾移植后尿路感染和血流感染的主要致病菌。其药理学特征和广泛的临床经验使其成为移植后感染风险最高时期进行靶向预防的合适候选药物。目的：主要目的是确定预防性使用匹美西林是否能降低高危肾移植受者中肠杆菌目尿路感染和/或血流感染的发生率。次要目的包括评估所有血流感染和尿路感染、严重临床结局、治疗安全性、多重耐药微生物或艰难梭菌感染，以及患者报告的生活质量。探索性目的

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。