优化HIV母婴传播预防：马拉维孕妇抗逆转录病毒治疗时长与分娩时病毒抑制
该数据集来自search.dataone.org，聚焦马拉维HIV感染孕妇首次启动抗逆转录病毒治疗后的病毒抑制情况。源站描述显示，研究为2015年6月至2016年11月开展的前瞻性队列研究，纳入252名分娩时接受病毒载量检测的孕妇，分析抗逆转录病毒治疗时长与分娩时病毒载量≥1000 copies/m
基本信息
资源简介
优化HIV母婴传播预防：马拉维孕妇抗逆转录病毒治疗时长与分娩时病毒抑制
Optimizing prevention of HIV mother to child transmission: duration of antiretroviral therapy and viral suppression at delivery among pregnant Malawian women
该数据集来自search.dataone.org，聚焦马拉维HIV感染孕妇首次启动抗逆转录病毒治疗后的病毒抑制情况。源站描述显示，研究为2015年6月至2016年11月开展的前瞻性队列研究，纳入252名分娩时接受病毒载量检测的孕妇，分析抗逆转录病毒治疗时长与分娩时病毒载量≥1000 copies/ml及≥40 copies/ml的关联，使用多变量Poisson模型估计风险比。数据可用于研究孕期ART时长对病毒抑制的影响，为优化HIV母婴传播预防策略提供依据（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：孕期有效的抗逆转录病毒治疗可最大限度降低垂直HIV传播风险。部分女性首次产前检查时已处于妊娠晚期；这些女性在分娩时是否达到病毒抑制以及抑制情况如何随抗逆转录病毒治疗时间变化尚不清楚。方法：我们开展了一项前瞻性队列研究，纳入2015年6月至2016年11月期间首次启动抗逆转录病毒治疗的HIV感染孕妇。使用带有稳健方差估计的多变量Poisson模型估计抗逆转录病毒治疗时长与分娩时病毒载量（VL）≥1000 copies/ml及VL≥40 copies/ml之间关联的风险比（RR）和95%置信区间（CI）。结果：在252名分娩时接受病毒载量检测的女性中，分别有40人（16%）和78人（31%）的VL≥1000 copies/ml和VL≥40 copies/ml。病毒载量……（源站描述在此处截断）
【主题与分类】
主题标签：Viral suppression PMTCT。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6fd4da538a4ba2842aabfa422c9d84f1e96495f19116f6566bf501c70d9288d2
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
下载信息
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景：妊娠期有效的抗逆转录病毒治疗可将HIV垂直传播的风险降至最低。部分女性首次产前检查时已处于妊娠晚期；这些女性能否在分娩前实现病毒抑制，以及抑制情况随抗逆转录病毒治疗（ART）时间的变化如何，尚不清楚。方法：我们开展了一项前瞻性队列研究，纳入2015年6月至2016年11月期间首次启动抗逆转录病毒治疗的HIV感染孕妇。采用带稳健方差估计的多变量Poisson模型，估计ART持续时间与分娩时病毒载量（VL）≥1000拷贝/ml及VL≥40拷贝/ml之间关联的风险比（RR）和95%置信区间（CI）。结果：在252名于分娩时接受病毒载量检测的女性中，分别有40名（16%）和78名（31%）的VL≥1000拷贝/ml和VL≥40拷贝/ml。在ART治疗≤12周的女性中，ART依从性差的比例（9/50=18.0%）高于那些……
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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