Zostavax®在60岁及以上抗体缺陷患者中的免疫原性评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦60岁及以上抗体缺陷患者接种Zostavax®后的免疫原性评估。数据可用于分析此类人群对带状疱疹疫苗的免疫应答,为临床接种决策提供参考(来源 clinicaltrials.gov)

基本信息
资源简介
Zostavax®在60岁及以上抗体缺陷患者中的免疫原性评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦60岁及以上抗体缺陷患者接种Zostavax®后的免疫原性评估。覆盖的疾病包括Common Variable Immune Deficiency、Specific Antibody Deficiency和X-linked Agammaglobulinemia,这些患者通常接受高剂量免疫球蛋白替代治疗。数据可用于分析此类人群对带状疱疹疫苗的免疫应答,为临床接种决策提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Common Variable Immune Deficiency、Specific Antibody Deficiency、X-linked Agammaglobulinemia。Common variable immune deficiency(CVID)、specific antibody deficiency(SAD)和X-linked agammaglobulinemia(XLA)是最常见的原发性抗体缺陷病,其主要治疗方法是丙种球蛋白替代疗法。在CVID、SAD和XLA病程中,使用高剂量免疫球蛋白替代治疗以及早期识别共病,提高了生存率,并导致CVID、SAD和XLA患者人群老龄化。免疫实践咨询委员会(ACIP)建议,在没有禁忌症的情况下,所有60岁以上人群常规接种1剂针对带状疱疹的疫苗(Zostavax®)。当前标准治疗包括在接受丙种球蛋白制品时避免接种所有疫苗
【主题与分类】
主题标签:Common Variable Immune Deficiency、Specific Antibody Deficiency、X-linked Agammaglobulinemia。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02960399
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02960399
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:常见变异型免疫缺陷病、特异性抗体缺陷、X连锁无丙种球蛋白血症。常见变异型免疫缺陷病(CVID)、特异性抗体缺陷(SAD)和X连锁无丙种球蛋白血症(XLA)是最常见的原发性抗体缺陷病之一,其主要治疗方法是丙种球蛋白替代疗法。在CVID、SAD和XLA病程中,使用高剂量免疫球蛋白替代疗法以及早期识别共病疾病,已提高了生存率,并导致CVID、SAD和XLA患者群体老龄化。免疫实践咨询委员会(ACIP)建议,在无任何禁忌症的情况下,对所有60岁以上人群常规接种1剂针对带状疱疹的疫苗(Zostavax®)。当前的标准治疗包括:在接受丙种球蛋白制品时避免接种所有疫苗,因为丙种球蛋白可针对疫苗可预防感染提供被动免疫。该规则的例外情况是,接受丙种球蛋白的患者应每年接种流感疫苗,因为其能增强针对流感病毒的细胞介导免疫。
目前,临床免疫学家尚无数据可用于指导接受丙种球蛋白替代治疗的患者(包括CVID、SAD和XLA患者)使用Zostavax®。所有丙种球蛋白替代产品均能维持针对VZV的保护性抗体水平。然而,抗VZV抗体的体液免疫反应相对恒定,并不能预防带状疱疹的发生。水痘-带状疱疹病毒特异性细胞介导免疫(VZV-CMI)依赖于T细胞,是预防带状疱疹的关键组成部分。VZV-CMI随年龄增长而减弱,使老年人最易患带状疱疹。多项研究已得出结论,增强VZV-CMI可保护老年人免于发生带状疱疹和带状疱疹后神经痛(PHN)。美国疾病控制中心(CDC)在《发病率和死亡率周报》(MMWR)中发布的关于预防带状疱疹的建议
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




