提升注射吸毒者丙型肝炎检测与治疗(TEMPO研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,对应TEMPO整群随机对照试验,覆盖澳大利亚18家针具交换项目(NSP)站点,比较干血斑检测、即时HCV RNA检测与标准诊疗三种策略对近期注射吸毒者丙型肝炎治疗 uptake 的提升效果,并在干预组提供同伴支持以促进护理衔接

Kirby InstituteKirby Institute
clinicaltrials
浏览 12
基因组分类Hepatitis CHepatitis C, Chronic
Enhancing Hepatitis C Testing and Treatment Among People Who Inject Drugs Attending Needle and Syringe Programs

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

提升注射吸毒者丙型肝炎检测与治疗(TEMPO研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,对应TEMPO整群随机对照试验,覆盖澳大利亚18家针具交换项目(NSP)站点,比较干血斑检测、即时HCV RNA检测与标准诊疗三种策略对近期注射吸毒者丙型肝炎治疗 uptake 的提升效果,并在干预组提供同伴支持以促进护理衔接。数据可用于评估不同检测策略在NSP场景下的应用与人群分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Hepatitis C、Hepatitis C, Chronic。TEMPO研究将比较干血斑检测和即时HCV RNA检测与标准诊疗,作为提升在NSP服务就诊且有近期注射吸毒行为的HCV感染者治疗 uptake 的策略。本研究的干预组将提供同伴支持以增强参与并促进与护理服务的衔接。该研究为整群随机对照试验。站点(群)为向注射吸毒者提供服务且有丙型肝炎治疗服务能力的初级NSP。站点将位于澳大利亚。十八家NSP(群)将被随机分配接受即时HCV RNA检测(6群)、干血斑检测(6群)或标准诊疗(6群)。在筛查时,参与者将接受HCV感染检测,检测方法为

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis C、Hepatitis C, Chronic。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04014179

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:丙型肝炎、慢性丙型肝炎。TEMPO研究将比较干血斑检测和即时丙型肝炎病毒RNA检测与标准诊疗作为策略,以提高在接受针具交换服务且有近期注射吸毒行为的丙型肝炎患者中丙型肝炎治疗的接受率。本研究干预组将提供同伴支持,以增强参与度并促进与护理服务的衔接。该研究是一项整群随机对照试验。研究地点(群组)将是主要为注射吸毒者提供服务的初级针具交换点,并具备提供丙型肝炎治疗服务的能力。研究地点将位于澳大利亚。十八个针具交换点(群组)将被随机分配接受即时丙型肝炎病毒RNA检测(6个群组)、干血斑检测(6个群组)或标准诊疗(6个群组)。在筛查时,参与者将根据群组随机化情况,接受干血斑、即时检测或标准诊疗的丙型肝炎感染检测。

筛查将持续进行,直至干血斑组入组150名HCV RNA阳性参与者(每中心约25名)、即时检验组入组150名HCV RNA阳性参与者、标准治疗组入组150名参与者,即总共450名HCV RNA阳性参与者。HCV RNA阴性参与者将不再进行研究方案规定的进一步评估或访视。HCV RNA阳性参与者将纳入随访队列,并接受治疗资格评估。若符合条件,将按标准治疗接受药品福利计划(PBS)批准的泛基因型HCV直接抗病毒药物(DAA)治疗。将鼓励参与者在可能的情况下于治疗准备当日服用首剂药物。治疗期间及治疗后的检测与监测将由各中心研究者按标准临床实践进行。所有HCV RNA阳性参与者将在入组后12周、24周和12个月接受随访。

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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