HIV感染者肝脂肪变性患病率及预测因素

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV感染者(PLWH)中肝脂肪变性(NAFLD)的患病率及预测因素

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
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医学影像预测NAFLDNAFLD-HIVHiv
Prevalence and Predictors of Hepatic Steatosis in Persons Living With HIV

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

HIV感染者肝脂肪变性患病率及预测因素

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV感染者(PLWH)中肝脂肪变性(NAFLD)的患病率及预测因素。源站描述指出,NAFLD是最常见的肝脏疾病,也是美国慢性转氨酶升高的最常见原因,在全球范围内构成重大健康威胁。在高效抗逆转录病毒治疗(ART)普及后,慢性肝病已成为PLWH非AIDS相关发病和死亡的主要原因,NAFLD预计将成为老龄化HIV人群肝病的主要病因。无病毒性肝炎合并感染的PLWH中,影像学和VCTE评估的NAFLD患病率为15-54%,肝活检研究高达73%,超过普通人群。数据可用于研究HIV感染者肝脂肪变性的流行病学特征及风险预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:NAFLD、NAFLD-HIV、Hiv。NAFLD是所有肝脏疾病中最常见的,也是美国慢性转氨酶升高的最常见原因。NAFLD在全球范围内也构成重大健康威胁,对美国及欧洲的医疗支出产生重大影响。随着高效ART的普及,慢性肝病已成为PLWH非AIDS相关发病和死亡的主要原因。NAFLD预计将成为老龄化HIV人群肝病的主要病因。在无病毒性肝炎合并感染的PLWH中,通过影像学检查和振动控制瞬时弹性成像(VCTE)评估的NAFLD报告患病率为15-54%,在包含肝活检的研究中高达73%,超过普通人群中报告的NAFLD患病率。这些患病率数据因不同

【主题与分类】

主题标签:NAFLD、NAFLD-HIV、Hiv。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04795219

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04795219

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    • 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:NAFLD、NAFLD-HIV、HIV。NAFLD是所有肝脏疾病中最常见的,也是美国慢性转氨酶升高的最常见原因。NAFLD也是全球主要的健康威胁,对美国和欧洲的医疗保健支出产生了重大影响。随着高效抗逆转录病毒治疗(ART)的普及,慢性肝病已成为PLWH中非AIDS相关发病和死亡的主要原因。预计NAFLD将成为老年HIV人群肝病的主要原因。在无病毒性肝炎合并感染的PLWH中,通过影像学检查和振动控制瞬时弹性成像(VCTE)评估的NAFLD报告患病率为15-54%,而在包括肝活检的研究中高达73%,超过了普通人群中报告的NAFLD患病率。这些患病率数据因使用的不同检查方式[计算机断层扫描(CT)、超声或受控衰减参数(CAP)]和定义NAFLD的标准而有所不同。

此外,目前关于PLWH中NAFLD患病率的报告主要局限于参与者数量较少的单中心研究,这些研究纳入了合并HCV感染的患者,或将研究人群限制为单一性别或军人及其家属。要对PLWH中的NAFLD进行系统性表征,需要一个大型、具有代表性、多民族、多中心的队列,而目前尚缺乏此类研究。虽然一些研究报道肥胖、胰岛素抵抗及代谢综合征的其他组分会增加PLWH中NAFLD的风险,但并非在所有PLWH中均能普遍观察到这一现象,因为针对HIV男性患者的研究报告称,与对照组相比,其肝脏脂肪变性的发生率更低,BMI也更低。HIV和ART对NAFLD风险的影响也一直备受争议,一些研究支持感染持续时间和所用ART药物的作用,而另一些研究则未显示任何关联。近期报告提示,轻度至中度饮酒可能使NAFLD/NASH的频率和严重程度有所降低。

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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