男男性行为者HIV预防与治疗线上线下整合照护模式

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦马来西亚男男性行为者(MSM)的HIV预防与治疗线上线下整合照护模式

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clinicaltrials
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其他HIV Prevention Program
Integrated Online-to-offline (O2O) Model of Care for HIV Prevention and Treatment Among Men Who Have Sex With Men

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

男男性行为者HIV预防与治疗线上线下整合照护模式

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦马来西亚男男性行为者(MSM)的HIV预防与治疗线上线下整合照护模式。源站描述指出马来西亚HIV疫情快速扩大,MSM中HIV流行率创21.6%新高,首都吉隆坡2020年达43%。同性恋与物质使用在马来西亚均属刑事犯罪,MSM常因恐惧污名、歧视或定罪而隐瞒性取向或风险行为;同时MSM中性化药物使用(chemsex)普遍(24%),导致高风险性行为。数据可用于研究该人群HIV预防干预与照护模式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV预防项目。马来西亚的HIV疫情正在迅速扩大,近期证据表明性传播不断增加,尤其是在MSM中。MSM中的HIV流行率目前处于21.6%的历史最高水平,并集中在首都吉隆坡,2020年该市MSM中的流行率为43%,而仅仅四年前为22%。对马来西亚不断扩大的HIV疫情的洞察是多因素的:同性恋和物质使用在马来西亚均被刑事定罪。因此,MSM往往不愿披露其性取向或风险行为,主要原因是害怕污名、歧视或被刑事定罪。此外,证据表明马来西亚MSM在性接触前或期间广泛使用(24%)精神活性物质(例如苯丙胺类兴奋剂),也称为性化药物使用(chemsex),这导致高风险性

【主题与分类】

主题标签:HIV Prevention Program。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06373952

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数据说明

条件:HIV预防项目。马来西亚的HIV疫情正在迅速扩大,近期证据表明性传播途径日益增多,尤其是在男男性行为者(MSM)中。MSM人群的HIV感染率现已达到21.6%的历史最高水平,且主要集中在首都吉隆坡,2020年该市MSM人群感染率为43%,而仅仅四年前这一数字为22%。对马来西亚HIV疫情扩大的深入分析涉及多重因素:同性恋和物质使用在马来西亚均被定罪。因此,MSM往往不愿透露其性取向或风险行为,主要原因是害怕污名化、歧视或被定罪。此外,证据表明马来西亚MSM中广泛存在(24%)在性行为前或性行为过程中使用精神活性物质(如苯丙胺类兴奋剂)的情况,也称为性化药物使用(chemsex),这导致了高风险性行为(如无套性行为)。

污名与歧视同样由医疗保健提供者对男男性行为者(MSM)实施,这营造了对MSM充满敌意的环境,使扩大HIV检测及随后衔接至HIV预防(暴露前预防)和治疗(抗逆转录病毒治疗)服务的努力变得复杂。HIV检测是进入HIV预防和治疗 cascade 的起点。新的HIV检测指南建议MSM每3至6个月检测一次,因为早期HIV检测是遏制HIV疫情的一种具有成本效益的策略。然而,马来西亚MSM的HIV检测率仍然很低:曾检测过(70.3%)和去年检测过(30.9%)。HIV自我检测(HIVST)在马来西亚MSM中可能尤其具有影响力。尽管该群体使用HIVST的意愿很高,但由于缺乏获取HIVST试剂盒的途径、对误读结果的担忧以及错失咨询和衔接至护理的机会,其使用仍然很少。在此背景下,电子健康(eHealth)代表了一个创新平台,可转变HIV服务提供(即检测和衔接至护理)的面貌。利用电子健康平台进行HIV血清

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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