降低艾滋病相关脑膜脑炎死亡率
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 相关中枢神经系统感染,涵盖 AIDS 相关机会性感染、脑膜脑炎、隐球菌性脑膜炎、细菌性脑膜炎、结核性脑膜炎和脑弓形虫病

基本信息
资源简介
降低艾滋病相关脑膜脑炎死亡率
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 相关中枢神经系统感染,涵盖 AIDS 相关机会性感染、脑膜脑炎、隐球菌性脑膜炎、细菌性脑膜炎、结核性脑膜炎和脑弓形虫病。源站描述指出,这类感染在撒哈拉以南非洲造成显著死亡并加重有限医疗资源负担,非洲中低收入国家中中枢神经系统感染可占 HIV 相关死亡的三分之一,隐球菌性脑膜炎估计占 HIV 相关死亡的 20%,3 个月死亡率约 70%,结核性脑膜炎死亡率也超过 70%。可用于相关疾病负担与死亡风险研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:AIDS 相关机会性感染、脑膜脑炎、隐球菌性脑膜炎、细菌性脑膜炎、结核性脑膜炎、脑弓形虫病。HIV 相关中枢神经系统(CNS)感染造成显著死亡,并给撒哈拉以南非洲(SSA)有限的医疗资源带来沉重负担。队列和尸检研究估计,CNS 感染导致非洲中低收入国家(LMIC)高达三分之一的 HIV 相关死亡。仅隐球菌性脑膜炎一项,估计就占 HIV 相关死亡率的 20%,与资源丰富地区不同,其在非洲的发病率尽管抗逆转录病毒治疗已推广,仍居高不下。在非洲中低收入国家(LMIC),隐球菌性脑膜炎相关死亡率估计在 3 个月时为 70%。结核性脑膜炎死亡率也仍然高得不可接受,据报道在 s 超过 70%
【主题与分类】
主题标签:AIDS-Related Opportunistic Infections、Meningo-encephalitis、Cryptococcal Meningitis、Bacterial Meningitis、Tuberculous Meningitis、Cerebral Toxoplasmosis。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03226379
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03226379
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:艾滋病相关机会性感染、脑膜脑炎、隐球菌性脑膜炎、细菌性脑膜炎、结核性脑膜炎、脑弓形虫病。HIV相关的中枢神经系统(CNS)感染导致显著的死亡率,并给撒哈拉以南非洲(SSA)有限的医疗资源带来沉重负担。队列研究和尸检研究估计,CNS感染导致非洲中低收入国家(LMICs)高达三分之一的HIV相关死亡。仅隐球菌性脑膜炎一项,据估计就占HIV相关死亡率的20%,与资源丰富地区不同,尽管抗逆转录病毒治疗已推广,其在非洲的发病率仍居高不下。在非洲中低收入国家(LMICs),隐球菌性脑膜炎相关的死亡率估计在3个月时达70%。结核性脑膜炎的死亡率同样高得令人难以接受,喀麦隆的一项研究报告其死亡率超过70%。诊断延迟是结核性和细菌性脑膜炎以及隐球菌性脑膜炎患者预后不良的关键原因,这些患者往往就诊较晚且病情已进展。
DREAMM研究旨在降低中低收入国家中与HIV相关的脑膜脑炎所伴随的这一高得令人无法接受的死亡率。另一目标是在各研究中心由当地非洲主要研究者(PI)推动实施研究的能力建设(马拉维利隆圭的Cecilia Kanyama博士;喀麦隆雅温得的Charles Kouanfack博士;坦桑尼亚达累斯萨拉姆NIMR的Sayoki Mfinanga博士;马拉维松巴的Saulos Nyirenda博士)。该项目分为三个阶段:1. 观察阶段:将观察并记录三个研究国家中HIV相关脑膜脑炎患者常规诊疗的当地临床与实验室程序和实践,以及基本药物和诊断检测的可及性。观察阶段共将招募75名患者,每个研究国家25名。2. 培训阶段:将提供一项共同设计的、针对中低收入国家HIV相关脑膜炎的实验室与临床培训项目,并针对一线医护人员(HCW)进行定制。关键临床和实验室常规
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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