Gardasil®9 在免疫功能低下患者中的安全性、耐受性与免疫原性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、开放标签研究,评估 Gardasil®9 在 18 至 45 岁 HIV 患者及 18 至 55 岁实体器官移植患者中的安全性、耐受性与免疫原性

基本信息
资源简介
Gardasil®9 在免疫功能低下患者中的安全性、耐受性与免疫原性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、开放标签研究,评估 Gardasil®9 在 18 至 45 岁 HIV 患者及 18 至 55 岁实体器官移植患者中的安全性、耐受性与免疫原性。研究计划入组 140 名 CD4+ 计数大于 200cells/mm² 的 HIV 患者和 170 名尚未接种预防性 HPV 疫苗的实体器官移植患者,后者平均分为心脏、肺和肾脏移植三组,每组约 57 人。数据可用于疫苗安全性、免疫应答及特殊人群接种策略相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:人乳头瘤病毒、HIV、器官移植。这是一项单中心、开放标签研究,评估 Gardasil®9 在 18 至 45 岁 HIV 患者和 18 至 55 岁实体器官移植(SOT)患者中的安全性、耐受性和免疫原性。本研究将入组 140 名 CD4+(分化簇 4)计数大于 200cells/mm² 的 HIV 患者和 170 名 SOT 患者,所有患者均尚未接种预防性 HPV 疫苗。170 名 SOT 患者将平均分配至 3 个不同的 SOT 患者组,即心脏、肺和肾脏移植患者。因此,目标为纳入约 57 名心脏移植患者、57 名肺移植患者和 57 名肾脏移植患者。当某一 SOT 亚组已纳入 57 名患者时,该亚组的入组将停止,除非无法在其他某一 SOT 患者人群中完成招募。所有入组受试者
【主题与分类】
主题标签:Human Papilloma Virus、Hiv、Organ Transplants。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03525210
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03525210
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:人乳头瘤病毒、HIV、器官移植。这是一项单中心、开放标签研究,旨在评估Gardasil®9在18至45岁HIV患者及18至55岁实体器官移植(SOT)患者中的安全性、耐受性和免疫原性。本研究将纳入140名CD4+(分化簇4)计数>200个细胞/mm²的HIV患者和170名SOT患者,所有受试者均尚未接种过预防性HPV疫苗。170名SOT患者将平均分为3个不同的SOT患者组,即心脏、肺和肾脏移植患者。因此,目标为纳入约57名心脏移植患者、57名肺移植患者和57名肾脏移植患者。当某一SOT亚组纳入57名患者后,该亚组的入组将停止,除非在其他某一SOT患者群体中无法完成招募。所有入组受试者将接受3剂GARDASIL®9方案(第1天、第2个月和第6个月)。将在第1天和第7个月采集血清样本,用于抗HPV 6、11、16、18、31、33、45、52和58抗体测定。
免疫应答比较的时间点定为第7个月,即第三剂接种后约4周。疫苗的安全性/耐受性特征将在研究中的所有受试者中进行评估。安全性信息将从第1天开始收集,直至第三剂疫苗接种后1个月,每位受试者总计约7个月。免疫原性和安全性数据将按患者组别进行分析。更具体地说,计划对HIV患者和SOT患者进行单独分析,因为预计SOT患者的免疫抑制治疗可能对疫苗接种后的免疫原性产生更显著的影响。本研究将把Gardasil®9在免疫功能低下患者中的免疫原性与历史对照(15, 18)进行比较。研究拟入组的受试者数量是根据主要免疫原性目标确定的。
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
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