撒哈拉以南非洲男男性行为者HIV预防队列研究可行性
该数据集来自clinicaltrials.gov，记录HPTN 075观察性队列研究，旨在评估在撒哈拉以南非洲四个站点开展HIV预防队列研究的可行性
基本信息
资源简介
撒哈拉以南非洲男男性行为者HIV预防队列研究可行性
该数据集英文名为 Feasibility of HIV Prevention Cohort Studies Among Men Who Have Sex With Men in Sub-Saharan Africa，来源于 clinicaltrials.gov，对应 HPTN 075 观察性队列研究。研究聚焦 HIV，旨在评估在撒哈拉以南非洲四个站点开展 HIV 预防队列研究的可行性。研究采用便利抽样策略，在六个月内完成参与者招募，对失访参与者不作补充，每位参与者随访 12 个月，期间开展五次研究访视，包括结构化 HIV 行为评估、医学检查及生物样本采集（含入组访视与每季度随访访视）。对于未完成 12 个月随访的参与者，将联系其了解不再参与的原因。本站将其归类为感染 / 艾滋病毒/艾滋病，主题标签为 HIV。
【数据集背景】
该数据集所记录的研究为 HPTN 075，是一项观察性队列研究，关注 HIV 相关议题。研究的核心目标是评估在撒哈拉以南非洲开展针对男男性行为人群的 HIV 预防队列研究的可行性。研究设计为在撒哈拉以南非洲的四个站点开展，采用便利抽样策略招募参与者，招募期为六个月，且对失访参与者不作补充。每位参与者接受为期 12 个月的随访。这一背景信息表明，该研究属于方法学与可行性评估性质的队列研究，而非干预性试验。
【数据内容】
研究在每位参与者的 12 个月随访期内安排五次研究访视，涵盖入组访视与每季度随访访视。每次访视涉及结构化 HIV 行为评估、医学检查以及生物样本采集。对于未完成 12 个月随访的参与者，研究将联系其了解不再参与的原因。数据内容的具体字段、变量清单、样本量规模及生物样本类型等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 所记录的 HPTN 075 研究。参与者通过便利抽样策略在撒哈拉以南非洲的四个站点招募，招募在六个月内完成，失访者不作补充。随访期为 12 个月，期间开展五次访视，采集结构化 HIV 行为评估、医学检查与生物样本相关数据。各站点的具体名称与地理位置、招募的具体时间窗口、样本的具体处理与存储方式等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于研究目标，该数据集适用于评估在撒哈拉以南非洲针对男男性行为人群开展 HIV 预防队列研究的可行性相关场景，也可用于了解该研究中结构化 HIV 行为评估、医学检查与生物样本采集相结合的随访流程设计。关于该数据集在其他研究用途上的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站描述仅说明研究采用观察性队列设计、便利抽样、六个月招募期、12 个月随访及五次访视的安排。关于数据的具体获取方式、访问权限、分析指南或使用说明，源站未提供。
【质量与限制】
该研究采用便利抽样策略，且对失访参与者不作补充，这些设计特征在源站描述中有所体现。关于数据质量指标、缺失情况、样本量、偏倚评估及研究结论等信息，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03201510
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:
数据说明
条件：HIV。HPTN 075是一项观察性队列研究。参与者将在撒哈拉以南非洲（SSA）的四个研究中心通过便利抽样策略在六个月内招募，失访参与者不予补充。每位参与者将接受为期12个月的随访，期间将进行五次研究访视，包括结构化HIV行为评估、医学检查和生物样本采集（含入组访视和每季度随访访视）。未完成12个月随访的参与者将被联系以了解其不再参与的原因。
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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