乌干达和赞比亚照护者辅助儿童口腔HIV自检扩大检测选择数据集
该数据集关联2021年在赞比亚和乌干达开展的研究，评估照护者辅助口腔液体HIV筛查用于儿童HIV检测的可接受性、可行性和有效性
基本信息
资源简介
乌干达和赞比亚照护者辅助儿童口腔HIV自检扩大检测选择数据集
Expanding HIV Testing Options for Parents Using Caregiver-assisted Oral Pediatric HIV Screening Testing (HIVST) in Uganda and Zambia
该数据集关联2021年在赞比亚和乌干达开展的研究，评估照护者辅助口腔液体HIV筛查用于儿童HIV检测的可接受性、可行性和有效性。研究向符合index testing条件的儿童父母/照护者提供口腔检测试剂盒，以扩大儿童HIV检测与治疗服务可及性，确保筛查阳性儿童获得确证检测、新诊断儿童启动ART。数据可用于儿童HIV自检实施策略与 linkage to care 相关分析（来源 DataONE，https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/JJWBJP 许可。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这些数据集与2021年在赞比亚和乌干达开展的研究相关。这些研究的目的是评估照护者辅助的口腔液体HIV筛查用于儿童HIV筛查的可接受性、可行性和有效性。主要目标是在赞比亚和乌干达的机构环境中，向有符合index testing服务条件儿童的index父母/照护者提供HIV口腔检测试剂盒（OTKs），以扩大儿童HIV检测和治疗服务的可及性，并确保所有使用口腔液体HIV筛查试剂盒筛查阳性的儿童被链接到确证检测，且新诊断的儿童启动ART。这些研究由美国总统防治艾滋病紧急救援计划（PEPFAR）通过美国疾病控制与预防中心（CDC）合作协议#GH001463与Catholic R支持。
【主题与分类】
主题标签：HIVST、pediatric、Medicine, Health and Life Sciences、HIV screening testing、children、self-testing。本站分类：感染/艾滋病毒/艾滋病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A53e55706744460eca1564c75f0883c595037a61da06a32bec4121511ef2e5309
使用许可：https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/JJWBJP。
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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
这些数据集与2021年在赞比亚和乌干达开展的研究相关。这些研究的目的是评估由照护者协助的基于口腔液体的HIV筛查在儿童HIV筛查中的可接受性、可行性和有效性。主要目标是在赞比亚和乌干达的医疗机构中，向符合索引检测服务条件的儿童的索引父母/照护者提供HIV口腔检测试剂盒（OTKs），以扩大儿童获得HIV检测和治疗服务的机会，并确保所有使用基于口腔液体的HIV筛查试剂盒筛查呈阳性的儿童都能获得确证检测，且新诊断的儿童能够启动抗逆转录病毒治疗（ART）。这些研究由美国总统防治艾滋病紧急救援计划（PEPFAR）通过美国疾病控制与预防中心（CDC）与天主教救济会的合作协议#GH001463以及分包机构乌干达麦克雷雷大学公共卫生学院和赞比亚马查研究信托基金提供支持，HIV口腔检测试剂盒由OraSure Technologies, Inc.（宾夕法尼亚州伯利恒）捐赠。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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。
