增强组织社会情境以改善HIV护理中的病毒抑制与留存

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV/AIDS条件下组织社会情境(OSC)对HIV护理结局的影响

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
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其他HIV/AIDS
Enhancing the Organizational Social Context to Improve Viral Suppression and Retention in HIV Care

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

增强组织社会情境以改善HIV护理中的病毒抑制与留存

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV/AIDS条件下组织社会情境(OSC)对HIV护理结局的影响。源站描述指出,尽管抗逆转录病毒治疗广泛使用,HIV疫情仍不成比例地影响少数种族和族裔人群,Black/African American人群占美国人口13%却占新诊断41%,且HIV护理留存和病毒抑制率最低。结构性种族主义和歧视可能加剧HIV结局的种族差异,而门诊环境中组织内SRD对HIV结局影响的数据有限。该数据可用于研究组织社会情境与HIV护理留存、病毒抑制之间的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV/AIDS。尽管有效抗逆转录病毒治疗(ART)广泛使用,HIV疫情仍继续不成比例地影响种族和族裔少数人群。虽然Black/African American人群占美国人口的13%,但他们占新HIV诊断的41%,并且与其他种族/族裔群体相比,经历最低的HIV护理留存率和病毒抑制(VS)率。结构性种族主义和歧视(SRD)可能促成HIV结局的种族差异。尽管门诊环境是HIV感染者(PLWH)护理提供的重要方面,但关于组织内SRD对HIV结局影响的数据有限。需要纵向参与HIV护理以维持持续VS并减少HIV的社区传播。组织社会情境(OSC)包括组织

【主题与分类】

主题标签: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/NCT06462807

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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:HIV/艾滋病。尽管有效抗逆转录病毒治疗(ART)已广泛使用,HIV疫情仍对种族和族裔少数群体造成不成比例的影响。黑人/非裔美国人仅占美国人口的13%,却占新发HIV诊断的41%,且与其他种族/族裔群体相比,其在HIV照护中的留存率和病毒抑制(VS)率最低。结构性种族主义和歧视(SRD)可能导致了HIV结局中的种族差异。尽管门诊环境是HIV感染者(PLWH)照护提供中至关重要的方面,但关于组织内部SRD对HIV结局影响的数据有限。需要长期参与HIV照护以维持持续VS并减少HIV的社区传播。组织社会背景(OSC)包括组织文化(驱动照护质量的组织规范和价值观)、组织氛围(对文化的感知及其如何影响个人福祉)以及工作人员的态度。

我们将采用随机对照试验(RCT),实施ARC(可及性、响应性、连续性)以改善组织行为并减少PLWH(HIV感染者)在HIV结局方面的种族差异。ARC是一种基于证据的干预措施,采用三种策略(ARC原则、ARC组件工具和ARC心智模型)来创建OSCs,以支持实施改善患者结局的干预措施。诊所将被随机分配至ARC组(n=2)或标准护理组(SOC;n=2)。被分配至ARC组的诊所将处理发生在组织层面、影响护理的SRD,包括PLWH的转诊和治疗模式。在实施前阶段之后,将进行为期36个月的ARC及ARC相关实施策略,随后是为期12个月的实施后阶段,在此期间我们将继续测量两组的HIV结局。我们将比较HIV结局,即病毒抑制(VS)和护理留存,以及中间

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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