VLA1553在HIV成人参与者中的3期临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦基孔肯雅病毒（Chikungunya Virus）感染，收录一项多中心、前瞻性、开放标签、无对照、单臂3期临床研究，评估VLA1553最终剂量在HIV感染的中度免疫缺陷成人中的安全性、耐受性和免疫原性
基本信息
资源简介
VLA1553在HIV成人参与者中的3期临床试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦基孔肯雅病毒（Chikungunya Virus）感染，收录一项多中心、前瞻性、开放标签、无对照、单臂 3 期临床研究，评估 VLA1553 最终剂量在 HIV 感染的中度免疫缺陷成人中的安全性、耐受性和免疫原性。研究计划纳入约 75 名 18 岁及以上感染 HIV 的男性和女性成人，参与者需经 ELISA 筛查既往 CHIKV 暴露情况，CHIKV 血清阳性者将被排除。该数据集属于感染性疾病领域的其他类，主题标签为 Chikungunya Virus Infection，可为相关疫苗临床研究提供参考信息。
【数据集背景】
基孔肯雅病毒（Chikungunya Virus，CHIKV）感染是本研究关注的疾病条件。VLA1553 为一项在研疫苗，本研究为其 3 期临床试验，旨在评估该疫苗最终剂量在特定人群中的表现。研究对象为居住于 CHIKV 流行地区、感染 HIV 的中度免疫缺陷成人。该研究设计为多中心、前瞻性、开放标签、无对照、单臂的 3 期临床研究，重点考察 VLA1553 的安全性、耐受性和免疫原性。
【数据内容】
数据集收录的是一项针对 VLA1553 最终剂量的 3 期临床研究信息。研究计划纳入约 75 名男性和女性成人，年龄要求为 18 岁及以上，且均感染 HIV。参与者需通过 ELISA 筛查既往 CHIKV 暴露证据，CHIKV 血清阳性者被排除在研究参与之外。研究关注的结局包括安全性、耐受性和免疫原性。数据集主题标签为 Chikungunya Virus Infection，分类归属为感染性疾病 / 其他。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示，该研究为多中心、前瞻性、开放标签、无对照、单臂的 3 期临床研究，评估 VLA1553 的最终剂量，研究对象为居住在 CHIKV 流行地区、感染 HIV 的中度免疫缺陷成人。参与者筛查采用 ELISA 方法检测既往 CHIKV 暴露。除上述来源信息外，源站未提供更细化的采集流程、时间范围或数据字段说明。
【适用场景】
该数据集适用于了解 VLA1553 在 HIV 感染的中度免疫缺陷成人中的 3 期临床研究设计信息，可用于关注基孔肯雅病毒疫苗研发、免疫缺陷人群疫苗评估以及 CHIKV 流行地区相关研究的人员参考。由于研究采用开放标签、无对照、单臂设计，其信息可用于研究设计层面的比较与讨论。具体的数据分析应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方法、访问方式或分析指南。使用者可依据 clinicaltrials.gov 的常规检索与浏览方式获取该研究条目信息。关于数据下载、字段结构或统计分析的详细说明，源站未提供。
【质量与限制】
该研究为开放标签、无对照、单臂设计，计划样本量约 75 名成人，研究对象限定为感染 HIV 的中度免疫缺陷成人，且排除 CHIKV 血清阳性者。这些设计特征构成该数据集所反映研究的固有边界。关于数据完整性、偏倚控制、随访时长或质量控制措施，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06028841
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：基孔肯雅病毒感染。这是一项多中心、前瞻性、开放标签、非对照、单臂、3期临床研究，评估VLA1553的最终剂量。应在生活在基孔肯雅病毒（CHIKV）流行地区、感染HIV的中度免疫功能受损成人参与者中评估VLA1553的安全性、耐受性和免疫原性。应入组约75名感染HIV的成年男性和女性（年龄18岁及以上）。参与者应通过ELISA进行筛查，以确定既往CHIKV暴露的证据，并将CHIKV血清阳性参与者排除在研究参与之外。
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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