优化HIV母婴传播预防：马拉维孕妇抗逆转录病毒治疗持续时间与分娩时病毒抑制数据
马拉维HIV感染孕妇ART治疗持续时间与分娩时病毒抑制的表格数据，用于优化母婴传播预防。
基本信息
资源简介
优化HIV母婴传播预防：马拉维孕妇抗逆转录病毒治疗持续时间与分娩时病毒抑制数据
【一句话概览】
本数据集是 Dryad 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 Viral suppression PMTCT，可用于统计建模、特征工程与队列分析，https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from: Optimizing prevention of HIV mother to child transmission: duration of antiretroviral therapy and viral suppression at delivery among pregnant Malawian women》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Effective antiretroviral therapy during pregnancy minimizes the risk of vertical HIV transmission. Some women present late in their pregnancy for first antenatal visit; whether these women achieve viral suppression by delivery and how suppression varies with time on ART is unclear. Methods: We conducted a prospective cohort study of HIV-infected pregnant women initiating antiretroviral therapy for the first time from June 2015 to November 2016. Multivariable Poisson models with robus…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：背景：妊娠期有效的抗逆转录病毒治疗可最大限度降低HIV垂直传播的风险。部分女性首次产前检查时已处于妊娠晚期；这些女性能否在分娩前实现病毒抑制，以及抑制情况如何随抗逆转录病毒治疗（ART）时间变化，目前尚不清楚。方法：我们开展了一项前瞻性队列研究，纳入2015年6月至2016年11月期间首次启动ART的HIV感染孕妇。采用带稳健方差估计量的多变量Poisson模型，估计ART持续时间与分娩时病毒载量（VL）≥1000拷贝/ml及VL≥40拷贝/ml之间关联的风险比（RR）和95%置信区间（CI）。结果：在252名分娩时接受病毒载量检测的女性中，分别有40人（16%）和78人（31%）的VL≥1000拷贝/ml和VL≥40拷贝/ml。ART持续时间≤12周的女性中，ART依从性差的比例（9/50 = 18.0%）高于ART持续时间13-35周的女性（18/194 = 9.3%）。与ART持续时间≤12周的女性相比，ART持续时间13-20周（RR = 0.52；95% CI：0.36-0.74）或21-35周（RR = 0.26；95% CI：0.14-0.48）的女性分娩时VL≥40拷贝/ml的风险更低。对于分娩时VL≥1000拷贝/ml的类似比较，风险也呈下降趋势，尽管在ART持续13-20周者中未达统计学显著。结论：妊娠期ART持续时间越长，分娩时病毒载量受到抑制的可能性越大。为HIV阳性女性尽早启动ART而促进妊娠期早期产前保健就诊，对于消除HIV垂直传播至关重要。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.sk2pg32。
【主题与分类】
主题标签：Viral suppression PMTCT。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5061/dryad.sk2pg32
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.sk2pg32
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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