以针具交换为基础优化预防与治疗

源站描述指出,针对注射吸毒者(PWID)的生物医学干预(HIV治疗即预防、暴露前预防、丁丙诺啡诊室药物辅助治疗及直接抗病毒药物治疗HCV)虽已成熟,但在该人群中渗透率偏低

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
浏览 8
其他Intravenous Drug UsageHIV/AIDS
Building on Needle Exchange to Optimize Prevention & Treatment

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

以针具交换为基础优化预防与治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦静脉吸毒与HIV/AIDS人群。源站描述指出,针对注射吸毒者(PWID)的生物医学干预(HIV治疗即预防、暴露前预防、丁丙诺啡诊室药物辅助治疗及直接抗病毒药物治疗HCV)虽已成熟,但在该人群中渗透率偏低。针具服务项目(SSP)是PWID的关键减害服务,代表公共卫生服务对该人群的最外层覆盖。巴尔的摩市卫生局与约翰斯·霍普金斯大学研究者正开发专用综合护理车(ICV),以补充该市移动SSP,目标是优化HIV阳性客户的HIV护理级联并扩展所需服务(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:静脉吸毒、HIV/AIDS。过去15年中,对注射吸毒者(PWID)具有直接适用性的生物医学干预措施蓬勃发展(HIV治疗即预防、暴露前预防、使用丁丙诺啡的诊室药物辅助治疗(MAT)以及使用直接作用药物的丙型肝炎病毒(HCV)治疗)。然而,这些干预措施在PWID中的渗透率相对于潜在获益而言较低。针具服务项目(SSP)是PWID的一项基本风险降低服务,代表公共卫生服务对该人群的最外层覆盖。巴尔的摩市卫生局(BCHD)和约翰斯·霍普金斯大学的研究者正在开发一种专用的综合护理车(ICV),以补充该市的移动SSP,目标是优化HIV阳性客户的HIV护理级联并扩展所需

【主题与分类】

主题标签:Intravenous Drug Usage、HIV/AIDS。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03567174

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    • 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:静脉注射吸毒、HIV/AIDS。过去15年间,直接适用于注射吸毒者(PWID)的生物医学干预措施蓬勃发展(HIV治疗即预防、暴露前预防、基于诊所的丁丙诺啡药物辅助治疗(MAT)以及直接抗病毒药物丙型肝炎病毒(HCV)治疗)。然而,这些干预措施在PWID中的覆盖率相对于其潜在益处仍然较低。注射器服务项目(SSP)是PWID的一项基本减害服务,代表着公共卫生服务覆盖该人群的最外延。巴尔的摩市卫生局(BCHD)与约翰斯·霍普金斯大学的研究人员正在开发一辆专门的综合护理车(ICV),以补充该市的移动SSP,目标是优化HIV阳性客户的HIV护理连续流程,并将所需的生物医学干预措施扩展至PWID。一名执业护士、一名个案工作者和同伴导航员将接触HIV阳性客户(已知和 newly diagnosed),并与当地HIV诊所密切合作,促进其实现持久病毒抑制。

为支持ICV在HIV关怀促进中的作用,研究者提出创新性应用疾病控制中心(CDC)资助的“Data to Care”计划——一个多源健康服务数据库,旨在帮助卫生部门实时追踪HIV关怀级联。此外,ICV将提供快速HIV检测、PrEP筛查与启动、基于丁丙诺啡的MAT、HCV检测及治疗转介和伤口护理。采用整群随机试验设计,研究者拟确定ICV干预是否促进HIV阳性PWID的HIV关怀级联、改善暴露前预防(PrEP)连续体,并提高MAT和HCV治疗的接受度(目标1)。此外,研究者将采用混合方法在PWID、地方/州公共卫生利益相关者中考察ICV干预的实施情况

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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