A5379:HIV感染者HBV疫苗接种增强(BEe-HIVe):HEPLISAV-B评估

研究分为两个人群:既往接种过HBV疫苗但判定为无应答者(Group A)和未接种过HBV疫苗者(Group B)。Group A为开放标签三臂随机试验,按出生性别和筛查时糖尿病状态分层,比较两剂或三剂HEPLISAV-B与三剂ENGERIX-B

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A5379: B-ENHANCEMENT OF HBV VACCINATION IN PERSONS LIVING WITH HIV (BEe-HIVe): Evaluation of HEPLISAV-B

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

A5379:HIV感染者HBV疫苗接种增强(BEe-HIVe):HEPLISAV-B评估

A5379: B-ENHANCEMENT OF HBV VACCINATION IN PERSONS LIVING WITH HIV (BEe-HIVe): Evaluation of HEPLISAV-B

该数据集来自search.dataone.org,对应ACTG A5379研究,即BEe-HIVe项目,旨在评估HBV疫苗HEPLISAV-B在HIV感染者中的免疫原性。研究分为两个人群:既往接种过HBV疫苗但判定为无应答者(Group A)和未接种过HBV疫苗者(Group B)。Group A为开放标签三臂随机试验,按出生性别和筛查时糖尿病状态分层,比较两剂或三剂HEPLISAV-B与三剂ENGERIX-B。数据可用于疫苗免疫应答预测、非劣效性评估及HIV人群HBV免疫策略研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):ACTG A5379是一项前瞻性、开放标签研究,旨在评估HBV疫苗HEPLISAV-B在以下两个HIV感染者人群中的免疫原性。Group A:既往接种过HBV疫苗但被判定为无应答者。Group B:未接种过HBV疫苗的个体。该研究针对这两个研究人群分别设计,主要分析和关键分析按计划分别进行。Group A研究设计为开放标签三臂研究,参与者按1:1:1比例随机分配至以下研究组,按出生性别(男性 vs. 女性)和筛查时糖尿病状态(是 vs. 否)分层。Arm 1 [HEP2]:在第0周和第4周接种两剂HEPLISAV-B。Arm 2 [HEP3]:在第0周、第4周和第24周接种三剂HEPLISAV-B。Arm 3 [ENG3]:在第0周、第4周和第24周接种三剂ENGERIX-B。Group A设计用于评估两剂HEPLISAV-B的非劣效性比较

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa3002c17edd5f9ff876e6dd4867f14f44c9df183055b473aff6f29ad97642ec9

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

ACTG A5379是一项前瞻性、开放标签研究,旨在评估HBV疫苗HEPLISAV-B在以下两个HIV感染人群中的免疫原性。A组:既往接种过HBV疫苗但被判定为无应答者;B组:未接种过HBV疫苗的个体。该研究针对这两个研究人群分别设计,主要分析和关键分析按计划分别进行。A组研究设计为开放标签三臂研究,受试者按1:1:1比例随机分配至以下研究组,并按出生性别(男性 vs. 女性)和筛查时糖尿病状态(是 vs. 否)分层。第1组[HEP2]:在第0周和第4周接种两剂HEPLISAV-B;第2组[HEP3]:在第0周、第4周和第24周接种三剂HEPLISAV-B;第3组[ENG3]:在第0周、第4周和第24周接种三剂ENGERIX-B。A组的设计目的是对两剂HEPLISAV-B与三剂ENGERIX-B进行非劣效性评价(第1组 vs. 第3组),并对三剂HEPLISAV-B与三剂ENGERIX-B进行优效性评价(第2组 vs. 第3组)。B组研究设计为单臂评估,在第0周、第4周和第4周接种三剂HEPLISAV-B。

在两个研究组中,参与者均被随访至第72周。主要终点:血清保护反应,定义为2剂疫苗方案在第12周(第2剂后8周)和3剂疫苗方案在第28周(第3剂后4周)时,对乙型肝炎表面抗原(anti-HBs)的抗体滴度≥10 mIU/mL。数据文件中还包含了最新的研究方案和统计分析计划。

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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