HIV感染者CD4<300或≥300及健康对照中重组带状疱疹疫苗安全性与免疫原性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦一项1/2期开放标签研究,评估Shingrix重组带状疱疹病毒疫苗(RZV)在18岁及以上HIV感染者(按CD4计数<300与≥300分组)及50岁及以上健康志愿者中的安全性与免疫原性

基本信息
资源简介
HIV感染者CD4<300或≥300及健康对照中重组带状疱疹疫苗安全性与免疫原性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦一项1/2期开放标签研究,评估Shingrix重组带状疱疹病毒疫苗(RZV)在18岁及以上HIV感染者(按CD4计数<300与≥300分组)及50岁及以上健康志愿者中的安全性与免疫原性。疫苗于第0、2月肌内注射,注射前及第3、12月随访时采血,通过体格检查、安全性实验室评估、参与者记忆工具及研究免疫原性检测评估不良事件与免疫应答。数据可用于疫苗安全性、免疫原性及HIV人群免疫策略相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:带状疱疹。研究描述:这项1/2期开放标签研究将评估Shingrix重组带状疱疹病毒疫苗(RZV)在18岁及以上HIV感染者(PWH)和50岁及以上健康志愿者中的安全性和免疫原性。Shingrix将在第0个月和第2个月的访视中通过肌内(IM)注射给药,并在每次给药前以及第3个月和第12个月的随访访视时采集血液。研究评估将包括通过体格检查、安全性实验室评估和参与者记忆工具评估不良事件(AE),以及通过血液研究免疫原性检测评估应答。目标:主要目标:-基于CD4计数<300和≥300,评估PWH中完成完整Shingrix系列接种后的疫苗免疫原性。次要目标:*评估疫苗免疫原性
【主题与分类】
主题标签:Herpes Zoster。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05580458
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05580458
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:带状疱疹。研究描述:这项1/2期开放标签研究将评估Shingrix重组水痘带状疱疹病毒疫苗(RZV)在18岁及以上HIV感染者(PWH)和50岁及以上健康志愿者中的安全性和免疫原性。Shingrix将在第0个月和第2个月的研究访视时通过肌内(IM)注射给药,并在每次给药前以及第3个月和第12个月随访访视时采集血液。研究评估将包括通过体格检查评估不良事件(AE)、安全性实验室评估和参与者记忆工具,以及通过血液研究免疫原性检测评估应答。目的:主要目的:-根据CD4计数< 300和≥ 300,评估PWH接种完整Shingrix系列方案后的疫苗免疫原性。次要目的:* 根据年龄(< 50岁和≥ 50岁),评估PWH接种完整Shingrix系列方案后的疫苗免疫原性。* 比较PWH与健康志愿者的疫苗免疫原性。* 根据CD4计数(< 300和≥ 300),评估PWH和健康志愿者的3级和4级安全性反应。
- 根据年龄(< 50岁和≥ 50岁)以及健康志愿者,评估PWH中3级和4级安全性反应。
三级/探索性目标: - 根据CD4计数(< 300和≥ 300)以及健康志愿者,比较PWH中的免疫细胞反应。
- 根据年龄(< 50岁和≥ 50岁)以及健康志愿者,比较PWH中的免疫细胞反应。
- 通过水痘带状疱疹血清状态评估疫苗免疫原性。
- 评估带状疱疹再激活。
- 将微生物组谱与疫苗反应相关联。
终点:
主要终点:
- 通过CD4计数(< 300和≥ 300)由葛兰素史克(GSK)运行,在研究结束前(第3个月和第12个月)定期评估抗糖蛋白gE(抗gE)抗体浓度的倍数变化。
次要终点:
- 在研究结束前(第
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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