暴露于EGRIFTA®的HIV受试者长期观察性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于感染/艾滋病毒/艾滋病分类,主题标签为HIV。源站描述显示,这是一项为期10年的前瞻性观察性队列研究,对象为感染HIV并伴有腹部脂肪肥厚的受试者,旨在评估长期暴露于EGRIFTA®的潜在安全性问题,并与未暴露于EGRIFTA®的相似人群进行比较

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Long-term Observational Study in HIV Subjects Exposed to EGRIFTA®

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

暴露于EGRIFTA®的HIV受试者长期观察性研究

该数据集英文名为 Long-term Observational Study in HIV Subjects Exposed to EGRIFTA®,来源于 clinicaltrials.gov,在分类上归属于感染 / 艾滋病毒/艾滋病领域,主题标签为 HIV。根据源站描述,这是一项为期 10 年的前瞻性观察性队列研究,研究对象为感染 HIV 并伴有腹部脂肪肥厚的受试者,研究目的在于评估长期暴露于 EGRIFTA® 的潜在安全性问题,并将暴露人群与未暴露于 EGRIFTA® 的相似人群进行比较。该数据集围绕 HIV 感染人群长期用药安全性的观察性研究而建立,适合关注 HIV 相关代谢与体脂异常问题、以及长期用药安全性评估的研究者参考使用。

【数据集背景】

该数据集对应的研究聚焦于 HIV 感染者的长期用药安全性问题。源站描述指出,研究对象为感染 HIV 并伴有腹部脂肪肥厚的受试者,研究设计为为期 10 年的前瞻性观察性队列研究。研究的核心目的是评估长期暴露于 EGRIFTA® 的潜在安全性问题,并设置了一个未暴露于 EGRIFTA® 的相似人群作为对照,以便在暴露组与非暴露组之间进行比较。这一背景说明该数据集所承载的信息与 HIV 感染者中长期使用 EGRIFTA® 的安全性观察密切相关。

【数据内容】

源站描述仅说明了研究的条件为 HIV、研究类型为为期 10 年的前瞻性观察性队列研究、研究对象为伴有腹部脂肪肥厚的 HIV 感染者,以及研究目的是评估长期暴露于 EGRIFTA® 的潜在安全性问题并与未暴露人群进行比较。关于数据集具体包含哪些字段、变量、记录数量、随访时间点、安全性指标的具体定义等内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明其对应一项为期 10 年的前瞻性观察性队列研究,研究对象为感染 HIV 并伴有腹部脂肪肥厚的受试者,并设有未暴露于 EGRIFTA® 的相似人群作为比较组。关于具体的采集机构、采集地点、采集流程、随访方式以及数据录入与整理方法等细节,源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述,该数据集适用于与 HIV 感染者长期用药安全性相关的观察性研究场景,尤其是围绕 EGRIFTA® 长期暴露潜在安全性问题的评估,以及暴露人群与未暴露相似人群之间的比较分析。对于关注 HIV 感染合并腹部脂肪肥厚人群的研究者,该数据集可作为了解相关长期前瞻性观察性队列研究设计的参考。关于更细化的适用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站描述未说明该数据集的具体使用方式、访问途径、数据结构或分析建议。关于如何获取和使用该数据集,源站未提供。

【质量与限制】

源站描述仅给出了研究条件、研究类型、研究目的和比较组设置等概要信息,未提供样本量、数据完整性、随访依从性、偏倚控制措施或数据质量评估结果等内容。该数据集为观察性队列研究,源站描述中未提及其具体局限性说明。关于质量与限制的更多信息,源站未提供。

【引用与许可】

源站描述未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制等信息。关于引用与许可的具体要求,源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01579695

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:HIV。这项为期10年的前瞻性观察性队列研究旨在评估,与未暴露于EGRIFTA®的类似受试者组相比,腹部脂肪增生HIV感染受试者长期暴露于EGRIFTA®的潜在安全性问题。

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。

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