妊娠结局与HIV/ARV暴露健康结局研究(HOPE)

HOPE 数据集聚焦育龄期 HIV 感染女性(包括自出生即感染 HIV 的女性)的身心健康结局与健康相关行为,涵盖 HIV 病程、医疗参与、心理健康、妊娠与生殖健康及选择、心血管代谢健康,以及多层次社会与结构性健康决定因素和韧性来源

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浏览 7
文本分类Medicine, Health and Life SciencesHIV
Health Outcomes around Pregnancy and Exposure to HIV/ARVs (HOPE)

基本信息

模态
文本
大小
0.022371741 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

妊娠结局与HIV/ARV暴露健康结局研究(HOPE)

Health Outcomes around Pregnancy and Exposure to HIV/ARVs (HOPE)

HOPE 数据集聚焦育龄期 HIV 感染女性(包括自出生即感染 HIV 的女性)的身心健康结局与健康相关行为,涵盖 HIV 病程、医疗参与、心理健康、妊娠与生殖健康及选择、心血管代谢健康,以及多层次社会与结构性健康决定因素和韧性来源。数据采集包括临床评估、在线调查、访谈、普查区级地理编码、标本采集和病历摘录,框架基于社会生态模型、生命历程视角和社区参与。该数据可用于研究 HIV 感染女性的健康结局、临床与行为关联及社会决定因素(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):HOPE 研究调查了育龄期 HIV 感染女性(包括自出生即感染 HIV 的女性)的身心健康结局与健康相关行为。健康结局包括 HIV 病程、医疗参与、心理健康、妊娠、生殖健康与选择,以及心血管代谢健康,还包括多层次社会与结构性健康决定因素和韧性来源。该框架以社会生态模型、生命历程视角和社区参与为依据。数据采集包括临床评估、在线调查、访谈、普查区级地理编码、标本采集和病历摘录,旨在实现研究方案中列出的主要目标和领域特定目标。HOPE 的结果旨在促进 HIV 感染女性的健康,为临床

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/PCVEAT

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/PCVEAT

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    • 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。

数据集大小约 22.4 MB。

数据说明

HOPE研究探讨了育龄HIV感染女性的身心健康结果及健康相关行为,包括自出生起即感染HIV的女性。健康结果包括HIV疾病进程、护理参与度、心理健康、妊娠、生殖健康与选择、心血管代谢健康,以及多层面的社会和结构性健康决定因素与韧性来源。该研究框架基于社会生态模型、生命历程视角和社区参与。数据收集包括临床评估、在线调查、访谈、人口普查区级别的地理编码、样本采集和病历摘录,旨在实现研究方案中概述的主要目标和特定领域目标。HOPE研究的结果旨在促进HIV感染女性的健康,为临床指南提供依据,并制定支持性干预措施和政策,以满足HIV感染女性及其家庭的需求和优先事项。HOPE研究与PHACS网络紧密关联,并利用其数据。

有关HOPE及儿科HIV/AIDS队列研究(PHACS)网络的更多信息,请访问:https://phacsstudy.org。HOPE研究的最终研究数据集及附加文档将在NICHD数据与标本中心(DASH)公开提供,网址为:https://dash.nichd.nih.gov。此前于2025年提交的研究数据已在NICHD数据与标本中心(DASH)公开,网址为:https://dash.nichd.nih.gov/study/427103。

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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