A5322:ACTG中老年HIV感染者长期随访研究(HAILO)

该数据集来自ACTG A5322(HAILO)长期观察性研究,对象为曾参与ALLRT(A5001)并接受过首次免疫治疗或抗逆转录病毒治疗随机临床试验的HIV感染者

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其他预测Medicine, Health and Life Sciences
A5322: Long-Term Follow-up of Older HIV-infected Adults in the ACTG: Addressing Issues of Aging, HIV Infection and Inflammation (HAILO)

基本信息

模态
其他
大小
0.018276866 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

A5322:ACTG中老年HIV感染者长期随访研究(HAILO)

A5322: Long-Term Follow-up of Older HIV-infected Adults in the ACTG: Addressing Issues of Aging, HIV Infection and Inflammation (HAILO)

该数据集来自ACTG A5322(HAILO)长期观察性研究,对象为曾参与ALLRT(A5001)并接受过首次免疫治疗或抗逆转录病毒治疗随机临床试验的HIV感染者。研究计划随访336周(约7年),收集临床、病毒学和免疫学结局数据,用于评估长期强效抗逆转录病毒治疗及衰老与这些结局的潜在关联。数据可用于HIV感染者长期治疗结局、合并症与炎症相关预测建模及观察性分析(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):设计:A5322方案是一项长期观察性研究,计划对从一项既有的HIV感染者纵向研究中收集的数据进行系列分析。在入组A5322时,这些参与者已在成人艾滋病临床试验组纵向关联随机试验(ALLRT)研究(A5001)中入组并接受随访(或近期刚完成ALLRT [A5001]的随访),该研究入组的参与者通过随机ACTG临床试验接受了其首次免疫治疗或抗逆转录病毒治疗(ART)或治疗策略。这些参与者将被随访,以评估临床、病毒学和免疫学结局及其与长期强效ART治疗和衰老的潜在关联。持续时间:参与者将被随访336周(约7年)。样本量:已于Ju(源站描述在此处截断,后续内容源站未提供)。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/2EH7XS

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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 18.3 MB。

数据说明

设计:A5322方案是一项长期观察性研究,计划对来自一项已建立的HIV感染者纵向研究的数据进行系列分析。在入组A5322时,这些参与者已入组并随访于成人艾滋病临床试验组纵向关联随机试验(ALLRT)研究(A5001)(或近期已完成ALLRT [A5001]的随访),该研究入组了通过随机ACTG临床试验接受其首次免疫治疗或抗逆转录病毒治疗(ART)或治疗策略的参与者。将对这些参与者进行随访,以评估临床、病毒学和免疫学结局及其与强效ART长期治疗和老龄化的潜在关联。持续时间:参与者将被随访336周(约7年)。样本量:2014年7月31日停止入组;共有1035名可评估参与者进入研究。

人群:在入组A5322时正在ALLRT(A5001)中接受积极随访,或在ALLRT(A5001)中完成随访并于2014年7月31日前入组A5322,在其ALLRT(A5001)母方案入组时未接受过抗逆转录病毒治疗(ART-naïve),且在入组A5322时年龄≥40岁的参与者。合格参与者必须同意接受长期随访以评估临床、病毒学和免疫学结局。计划入组约22%的女性参与者(与符合A5322条件的女性参与者比例相对应),年龄≥40岁,且正在ALLRT(A5001)中接受随访。方案:HIV感染的治疗必须独立于A5322方案进行安排。A5322方案不提供任何治疗。

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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