跨性别女性HIV预防与治疗整合式线上到线下(O2O)照护模式(CINTAI)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦跨性别女性(TGW)的HIV预防与治疗,介绍马来西亚TGW人群的HIV流行情况与相关脆弱性,包括污名歧视、就业歧视及高风险职业等,并提及PrEP与HIV检测的推广障碍及建模研究提示

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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 Transgender Women (CINTAI)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

跨性别女性HIV预防与治疗整合式线上到线下(O2O)照护模式(CINTAI)

该数据集英文名为 Integrated Online-to-offline (O2O) Model of Care for HIV Prevention and Treatment Among Transgender Women (CINTAI),来源于 clinicaltrials.gov,主题标签为 HIV Prevention Program,本站将其归类于消化系统疾病 / 其他。数据集围绕跨性别女性(TGW)人群的 HIV 预防与治疗展开,涉及马来西亚 TGW 人群中 HIV 流行情况、该人群面临的污名与歧视、就业歧视及由此带来的高风险职业脆弱性,以及 HIV 检测与暴露前预防(PrEP)推广中的障碍,并提及建模研究对扩大检测与 PrEP 接种效果的提示。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。

【数据集背景】

全球范围内,跨性别女性(TGW)受 HIV 疫情影响尤为严重,估计 HIV 流行率为 19.1%。马来西亚是东南亚经济增长最快的国家之一,其 HIV 疫情正经历快速转变。马来西亚国内估计有 80,000 名 TGW,其中 12.4% 感染 HIV。TGW 面临多种独特的 HIV 脆弱性,包括在就业和经济机会方面遭受歧视,这使许多 TGW 进入性工作等高风险职业。医疗服务提供者对 TGW 的高水平污名和歧视可能营造对 TGW 不友好的环境,使跨性别女性中 HIV 检测和预防服务(包括暴露前预防,PrEP)的扩大覆盖变得复杂。建模研究提示,增加 HIV 检测和提高 PrEP 接种是最具影响且成本效益突出的干预方向。该数据集即在这一背景下,聚焦 TGW 人群 HIV 预防与治疗的线上到线下(O2O)整合照护模式。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 HIV Prevention Program,源站所列条件为 HIV Prevention Program。其内容关注跨性别女性(TGW)的 HIV 预防与治疗,涉及马来西亚 TGW 人群的 HIV 流行情况与相关脆弱性,包括污名歧视、就业歧视及高风险职业等,并提及 PrEP 与 HIV 检测的推广障碍及建模研究提示。关于数据集内具体变量、记录数量、字段结构等信息,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及其条件为 HIV Prevention Program,并给出了全球及马来西亚 TGW 人群 HIV 流行的相关估计数据。关于具体的采集方法、采集时间、样本来源与抽样方式等,源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息,该数据集适用于关注跨性别女性(TGW)人群 HIV 预防与治疗的研究与实践场景,尤其是与 HIV 检测、PrEP 推广以及线上到线下(O2O)整合照护模式相关的主题;也可用于了解马来西亚 TGW 人群 HIV 流行情况及其面临的污名、歧视与就业相关脆弱性。关于其他具体适用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06373965

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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。

数据说明

条件:HIV预防项目。全球范围内,跨性别女性(TGW)受HIV疫情影响尤为严重,估计HIV感染率为19.1%。马来西亚是东南亚经济增长最快的国家之一,其HIV疫情正经历快速转变。马来西亚国内估计有80,000名跨性别女性,其中12.4%感染HIV。跨性别女性面临诸多独特的HIV易感因素,包括在就业和经济机会方面遭受歧视,致使许多跨性别女性从事性工作等高风险职业。医疗服务提供者对跨性别女性的高度污名化和歧视可能营造出对跨性别女性充满敌意的环境,使扩大跨性别女性HIV检测和预防服务(包括暴露前预防,PrEP)的努力复杂化。模型研究表明,增加HIV检测和提高PrEP使用率是减少新发感染最具影响力且最具成本效益的策略。尽管如此,马来西亚仅有37%的跨性别女性曾接受过HIV检测。在反跨性别污名持续存在的马来西亚,HIV自我检测(HIVST)对跨性别女性可能尤为有效。

尽管马来西亚跨性别女性(TGW)对HIV自检(HIVST)的使用意愿较高(48%),但由于缺乏HIVST试剂盒的获取途径、对结果误读的担忧以及错失咨询和转介照护的机会,其实际使用率仍然很低。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HIVST和转介照护)的面貌。鉴于几乎所有(>93.6%)TGW都使用在线技术(如智能手机、平板电脑、计算机),并表明强烈偏好基于网络的HIVST平台,利用eHealth技术提供HIV服务是理想之选。因此,将HIVST与实时电子咨询相结合(eHIVST),并整合线上到线下(O2O)的预防和治疗转介,提供了一种创新且赋能的模式,有望转变TGW对HIV检测的接受度及其在更广泛HIV照护连续体中的参与。本提案——提交

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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