A5288:资源有限地区病毒学失败后优化联合治疗的策略研究
A5288 是一项在十个国家 19 个城市站点开展的 4 期三线 ART 策略研究,纳入经蛋白酶抑制剂为基础二线 ART 治疗超过 24 周后血浆 HIV-1 RNA 仍不低于 1000 拷贝/mL 的成年参与者

基本信息
资源简介
A5288:资源有限地区病毒学失败后优化联合治疗的策略研究
A5288: Management Using the Latest Technologies in Resource-Limited Settings to Optimize Combination Therapy after Viral Failure - Lancet Digital Health 2019 publication
A5288 是一项在十个国家 19 个城市站点开展的 4 期三线 ART 策略研究,纳入经蛋白酶抑制剂为基础二线 ART 治疗超过 24 周后血浆 HIV-1 RNA 仍不低于 1000 拷贝/mL 的成年参与者。研究评估使用较新抗逆转录病毒药物及当代管理方法(包括群体测序、血浆病毒载量监测和依从性干预)来选择合适药物的效果,数据可用于病毒学失败后治疗策略与耐药管理研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:抗逆转录病毒治疗(ART)管理对资源有限地区接受三线治疗的个体具有挑战性,原因是耐药模式复杂,部分由于病毒载量监测可及性降低。我们旨在评估使用较新抗逆转录病毒药物和当代管理方法(包括群体测序)来选择合适抗逆转录病毒药物、血浆病毒载量监测以及改善依从性的干预措施,用于二线病毒学失败的个体。方法:A5288 是一项 4 期三线 ART 策略研究,在十个国家的 19 个城市站点开展,纳入确诊血浆 HIV-1 RNA(病毒载量)不低于 1000 拷贝/mL 且接受以蛋白酶抑制剂为基础的二线 ART 超过 24 周的成年参与者。主要目标是使用抗逆转录病毒药物(raltegravir、etravirine 和
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、ARV Strategies, genotyping。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/MRRBSR
下载信息
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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/MRRBSR
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- 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:
数据集大小约 21.8 MB。
数据说明
背景:对于资源有限地区接受三线治疗的个体而言,抗逆转录病毒治疗(ART)管理颇具挑战,原因在于耐药模式复杂,部分是由于病毒载量监测可及性降低。本研究旨在评估使用较新的抗逆转录病毒药物及当代管理方法(包括基于人群的测序)以选择适当的抗逆转录病毒药物、血浆病毒载量监测以及提高依从性的干预措施,用于出现二线病毒学失败的个体。方法:A5288是一项4期三线ART策略研究,在十个国家的19个城市站点开展,入组了确诊血浆HIV-1 RNA(病毒载量)为1000拷贝/mL或以上、且接受基于蛋白酶抑制剂的二线ART超过24周的成年参与者。主要目标是使用抗逆转录病毒药物(雷特格韦、依曲韦林和利托那韦增效的达芦那韦)及诊断监测技术(包括病毒载量、基因型检测和依从性支持),使65%或以上的参与者实现病毒载量抑制(定义为≤200拷贝/mL)。
利用抗逆转录病毒治疗(ART)病史和实时耐药基因型将参与者分配到四个队列之一:队列A(无洛匹那韦耐药)继续接受二线ART;队列B(B1:最佳可用核苷类逆转录酶抑制剂[NRTIs]联合利托那韦增效达芦那韦联合雷特格韦;B2:利托那韦增效达芦那韦联合雷特格韦联合依曲韦林;B3:利托那韦增效达芦那韦、雷特格韦以及替诺福韦联合恩曲他滨或替诺福韦联合拉米夫定)、队列C(利托那韦增效达芦那韦联合雷特格韦联合替诺福韦-恩曲他滨或替诺福韦联合拉米夫定)和队列D(最佳可用NRTIs联合利托那韦增效达芦那韦联合雷特格韦)按耐药水平递增来定义,并接受相应的治疗方案,包括新的抗逆转录病毒药物。队列B中未检测到乙型肝炎表面抗原的参与者被分配
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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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。




