非洲减少乙型肝炎母婴传播研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为非洲地区减少乙型肝炎母婴传播的 REVERT-B 试验。源站描述显示这是一项多中心、III 期、随机 2x2 析因研究,纳入 450 名产前保健中的 HBV 感染孕妇,按 1:1:1:1 随机分配至四种母婴预防组合,评估早期孕妇 TDF 与标

基本信息
资源简介
非洲减少乙型肝炎母婴传播研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为非洲地区减少乙型肝炎母婴传播的 REVERT-B 试验。源站描述显示这是一项多中心、III 期、随机 2x2 析因研究,纳入 450 名产前保健中的 HBV 感染孕妇,按 1:1:1:1 随机分配至四种母婴预防组合,评估早期孕妇 TDF 与标准疗程及新生儿 3TC 预防相比匹配安慰剂在预防 HBV 母婴传播方面的效果。数据可用于了解该试验的设计与干预方案(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乙型肝炎感染。REVERT-B试验是一项多中心、III期、随机2×2析因研究,旨在检验早期母亲替诺福韦二吡呋酯(TDF)与标准疗程相比,以及新生儿拉米夫定(3TC)预防与匹配安慰剂相比,在预防HBV母婴传播(MTCT)方面的疗效。在产前保健中符合条件的HBV孕妇(n=450)将按1:1:1:1随机分配至四种母婴预防组合之一(如下图A-D所示)。妇女将早期(妊娠中期)或按WHO指南标准时间(妊娠晚期)开始每日口服TDF,并持续至分娩。喀麦隆目前针对HBV孕妇(EAg+)的WHO标准治疗为自28周起至分娩给予TDF预防。新生儿将在出生后前六个月接受液体3TC或匹配安慰剂,以在疫苗系列完成前提供覆盖。研究中的所有婴儿将从出生时开始接受4剂HBV疫苗系列。2×2析因设计允许同时开展两项研究,其中我们首先评估早期母亲预防的疗效(目标1),其次评估新生儿预防的疗效(目标2)。两项目标的 study endpoint 均为6-9月龄时的MTCT率(HBsAg+婴儿比例)。妇女和婴儿将被随访至分娩后6-9个月,子目标将评估母亲TDF和新生儿3TC的安全性和依从性。将使用血浆检测来测量用药依从性。
【主题与分类】
主题标签:Hepatitis B Infection。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04704024
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04704024
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
条件:乙型肝炎感染。REVERT-B试验是一项多中心、III期、随机2x2析因研究,旨在检验早期母亲替诺福韦二吡呋酯(TDF)预防与标准疗程相比,以及新生儿拉米夫定(3TC)预防与匹配安慰剂相比,在预防HBV母婴传播方面的有效性。在产前保健中符合条件的HBV孕妇(n=450)将按1:1:1:1随机分配至四种母婴预防组合之一(如下图A-D所示)。妇女将尽早(妊娠中期)或按WHO指南规定的标准时间(妊娠晚期)开始每日口服TDF,并持续至分娩。喀麦隆目前针对HBV孕妇(EAg+)的WHO标准治疗为从28周起至分娩期间进行TDF预防。新生儿将在出生后前六个月接受液体3TC或匹配安慰剂,以在疫苗系列完成前提供覆盖。研究中的所有婴儿将从出生时开始接受4剂HBV疫苗系列。2x2析因设计允许同时开展两项研究,其中我们首先评估早期母亲预防的有效性(目标1),其次评估新生儿预防的有效性(目标2)。
两项研究目标的终点均为6-9月龄婴儿的母婴传播率(HBsAg阳性婴儿比例)。妇女和婴儿将被随访至分娩后6-9个月,子目标将评估母亲服用TDF和新生儿服用3TC的安全性及依从性。将采用血浆检测来测量用药依从性。
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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