聚乙二醇干扰素-利巴韦林-博赛泼韦治疗等待肝移植的G1型丙肝肝硬化患者的疗效
覆盖人群包括初治、复发或既往无应答者,且 MELD 评分小于或等于 18。主要观察指标为停药后和/或肝移植后 24 周持续病毒学应答,即 HCV RNA 不可检测的患者比例

基本信息
资源简介
聚乙二醇干扰素-利巴韦林-博赛泼韦治疗等待肝移植的G1型丙肝肝硬化患者的疗效
该数据集聚焦于合并肝硬化的基因1型丙型肝炎病毒感染患者,且这些患者正在等待肝移植。其核心内容是评估聚乙二醇干扰素、利巴韦林与波西普韦联合治疗方案在这类人群中的疗效。研究关注的主要结局是持续病毒学应答,具体定义为停药后和/或肝移植后24周时,患者血清中丙型肝炎病毒RNA不可检测的比例。纳入人群包括初治患者、复发患者以及既往治疗无应答者,同时要求患者的MELD评分小于或等于18。该数据集来源于clinicaltrials.gov,归类于消化系统疾病下的其他类别,主题标签涉及HCV感染与实验性肝硬化。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究背景为:在基因1型丙型肝炎病毒感染并伴有肝硬化的患者中,尤其是那些正在等待肝移植的患者,抗病毒治疗的选择与疗效评估具有特殊挑战。这些患者通常肝功能储备较差,治疗窗口有限。研究旨在探索聚乙二醇干扰素、利巴韦林与波西普韦三联方案在这类特定人群中的应用价值。源站描述中提及的条件包括HCV感染、肝硬化和实验性研究。该研究关注的人群特征明确:基因1型、肝硬化、等待肝移植,且MELD评分小于或等于18。同时,研究覆盖了不同治疗史的患者,包括初治、复发和既往无应答者。
【数据内容】
该数据集的核心内容围绕持续病毒学应答这一主要观察指标展开。持续病毒学应答被定义为:在停止治疗后和/或进行肝移植后24周时,患者血液中检测不到丙型肝炎病毒RNA的比例。这一指标是评估抗病毒治疗方案是否能够实现病毒清除的关键终点。数据集涉及的患者群体具有明确的临床特征:基因1型HCV感染、合并肝硬化、正在等待肝移植,且MELD评分小于或等于18。此外,患者的治疗背景被纳入考量,包括初治患者、复发患者以及既往治疗无应答者。源站描述中未提供具体的样本量、人口学分布、各亚组的具体应答率数值、治疗剂量方案、疗程时长等详细数据。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。源站描述中提供了研究的基本条件、主要结局指标的定义以及目标人群的特征。源站未提供具体的采集方式、采集时间范围、数据收集流程、随访频率、数据管理细节等信息。该数据集在本站被归类为消化系统疾病下的其他类别,主题标签包括HCV感染和实验性肝硬化。
【适用场景】
该数据集适用于与基因1型丙型肝炎病毒感染合并肝硬化、等待肝移植且MELD评分小于或等于18的患者相关的临床研究或分析场景。具体而言,可用于了解聚乙二醇干扰素、利巴韦林与波西普韦联合治疗在这类人群中的持续病毒学应答评估框架。也可用于关注初治、复发或既往无应答者亚组的研究设计参考。由于源站未提供具体结果数据,该数据集更适合作为研究背景、终点定义或人群特征的参考,而非直接用于疗效比较或预后预测。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。该数据集未提供数据访问方式、下载格式、分析工具或操作指南。源站未提供相关使用限制或推荐的分析流程。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或偏倚控制的具体信息。该数据集的主要限制在于:源站描述仅提供了研究条件、主要结局指标定义和目标人群特征,未提供具体的样本量、实际应答率、不良事件数据、统计分析方法或研究结论。因此,无法基于现有信息评估该研究的证据等级或结果的可靠性。此外,源站未提供数据缺失情况、失访率或数据审核机制。该数据集仅覆盖MELD评分小于或等于18的患者,这一限制可能影响结果外推至更广泛肝硬化人群的能力。源站未提供其他质量与限制信息。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议、使用条款或数据共享政策。该数据集来源于clinicaltrials.gov,但源站描述中未包含任何关于知识产权、数据使用限制或授权要求的说明。源站未提供相关引用与许可信息。
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01463956
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:HCV感染、肝硬化、实验性。评估持续病毒学应答,定义为基因1型、初治、复发或无效应答且伴有肝硬化并等待肝移植、MELD评分小于或等于18的患者,在停止治疗后和/或肝移植后24周,丙型肝炎病毒RNA不可检测的患者比例。
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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