尼日利亚性与性别少数青年治疗参与及病毒抑制联合干预研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦尼日利亚伊巴丹15至29岁男男性行为青年(YMSM)和年轻跨性别女性(YTW)的HIV治疗

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clinicaltrials
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其他预测HIV
Combination Intervention to Enhance Treatment Engagement and Viral Suppression Among Sexual and Gender Minority Youth in Nigeria

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

尼日利亚性与性别少数青年治疗参与及病毒抑制联合干预研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦尼日利亚伊巴丹15至29岁男男性行为青年(YMSM)和年轻跨性别女性(YTW)的HIV治疗。研究将同伴导航与mHealth结合的iCARE Nigeria干预从诊所场景适配为社区外展模式,开展为期24周的试点随机对照试验,按1:1分配干预组与对照组,评估干预的初步疗效、可行性、满意度与可接受性,可用于HIV治疗参与、服药依从性和病毒抑制相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV。本研究将适配并测试一种同伴导航与mHealth相结合的方法,即尼日利亚扭转疫情强化联合方法(iCARE Nigeria),以改善15至29岁男男性行为青年(YMSM)和年轻跨性别女性(YTW)的HIV治疗参与、服药依从性和病毒抑制。这项为期24周的试点研究将按1:1的比例将参与者随机分配到干预组或对照组。试点研究的目标是评估:a)干预是否按预期发挥作用(初步疗效);b)在社区环境中接受HIV照护的YMSM和YTW目标人群中的可行性、满意度和可接受性。具体目标是:1. 将基于HIV诊所的iCARE Nigeria干预适配为针对尼日利亚伊巴丹15至29岁YMSM和YTW的社区外展方法。这一过程将

【主题与分类】

主题标签:HIV。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06190613

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:HIV。该研究将调整并测试一种同伴导航与mHealth相结合的方法,即“尼日利亚扭转疫情强化综合方法”(Intensive Combination Approach to Rollback the Epidemic in Nigeria,iCARE Nigeria),以改善15-29岁男男性行为青年(YMSM)和年轻跨性别女性(YTW)的HIV治疗参与、服药依从性和病毒抑制。这项为期24周的试点研究将按1:1的比例将参与者随机分配至干预组或对照组。试点研究的目标是评估:a)干预是否按预期发挥作用(初步疗效);b)在社区环境中接受HIV照护的YMSM和YTW目标人群中的可行性、满意度和可接受性。具体目标为:1. 将基于HIV诊所的iCARE Nigeria干预调整为针对尼日利亚伊巴丹15-29岁YMSM和YTW的基于社区的外展方法。该过程将采用循证干预调整的最佳实践来构建,包括提炼可调整组成部分并纳入利益相关者反馈,遵循以用户为中心的迭代设计原则。2.

在一项随机对照试验中,测试 adapted iCARE 干预在重点人群(KP)聚焦的社区环境中对 YMSM 和 YTW 的初步疗效、可行性、满意度和可接受性。主要结局将是病毒载量抑制(病毒载量<200 拷贝/mL)。次要结局包括抗逆转录病毒药物依从性,以及通过病历摘录评估的治疗保留情况。3. 基于 RE-AIM(覆盖范围、采纳、实施、维持)评估实施指标,以提高外部有效性,并为 adapted iCARE Nigeria 干预的可持续性和可扩展性提供依据。将采用混合方法,从干预实施者、干预参与者以及 KP 友好社区中心的代表处收集实施结局数据。

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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