Kumasi队列研究

Kumasi Cohort Study 来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 感染者,纳入已稳定接受抗逆转录病毒治疗至少一年的患者

Bernhard Nocht Institute for Tropical MedicineBernhard Nocht Institute for Tropical Medicine
clinicaltrials
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表格HIV
Kumasi Cohort Study

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Kumasi队列研究

Kumasi Cohort Study 来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 感染者,纳入已稳定接受抗逆转录病毒治疗至少一年的患者。研究采用开放随机设计,通过问卷收集抗逆转录病毒治疗史、服药依从性、药物供应可靠性、HAART 副作用与并发症,以及社会经济状况、治疗相关困难和主观照护质量等信息,并将患者随机分组,比较病毒载量检测联合临床与免疫学监测的效果。该数据可用于 HIV 治疗依从性、治疗结局及监测策略相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV。研究设计:开放随机研究。招募:所有已稳定接受抗逆转录病毒治疗至少一年的患者,在充分了解研究目的/程序及相关不便/风险后,将被邀请参与研究。在获得知情同意后,患者将被要求填写一份关于其抗逆转录病毒治疗史的简短问卷,包括药物依从性、药物供应可靠性、高效抗逆转录病毒治疗(HAART)的副作用和并发症等信息。将记录关于社会经济状况、感知到的抗逆转录病毒治疗相关困难以及HIV治疗项目所提供照护和支持的主观质量的数据。随机化:患者将被随机分配到第I组(n=1500),在临床和免疫学监测之外进行病毒载量检测(VL)

【主题与分类】

主题标签:HIV。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01853657

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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。

数据说明

条件:HIV。研究设计:开放性随机研究。招募:所有接受稳定抗逆转录病毒治疗(ART)至少一年的患者,在充分了解研究目的/程序及相关不便/风险后,将被邀请参与研究。在获得知情同意后,患者将被要求完成一份关于其抗逆转录病毒治疗史的简短问卷,包括药物依从性、药物供应可靠性、高效抗逆转录病毒治疗(HAART)的副作用和并发症等信息。将记录社会经济状况、与抗逆转录病毒治疗相关的感知困难以及HIV治疗项目所提供护理和支持的主观质量等数据。随机化:患者将被随机分配至I组(n=1500),除按照下述算法进行临床和免疫学监测外,还进行病毒载量检测(VL);或分配至II组(所有其他符合条件的患者,至少n=1500),仅进行临床和免疫学监测(CI)。随机化将根据计算机生成的列表进行。

血液采样:除用于HIV服务常规检查(CD4细胞计数、生化检查)所采集的血液外,还将从所有纳入研究的患者中额外采集10ml血样(5ml EDTA抗凝血、5ml血清),用于病毒载量及抗逆转录病毒治疗(ART)结局的主要混杂因素(如病毒性肝炎)分析。此外,对于II组(CI)中因临床或免疫学失败而准备换用二线ART的患者,在换药前将采集一份血样(5ml EDTA血浆)用于病毒载量分析。病毒载量分析:为确保病毒载量检测能够及时用于临床,需要采用即时检测(point of care testing),并应在KATH建立。KATH已安装一台Cobas® Amplicore分析仪(Roche Diagnostics),虽然功能正常,但由于资源缺乏,并未常规使用。病毒载量检测应在工作人员接受充分培训及仪器维护后开展。

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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