在中亚扩展药物辅助治疗

源站描述指出,在中亚扩大阿片类激动剂治疗(OAT)是预防新发 HIV 感染最具成本效益的策略,与抗逆转录病毒治疗(ART)联合时更为有效;但该地区 OAT 与 ART 覆盖率偏低,受患者、提供者、医疗体系与政策等多重障碍及实施不佳影响

Yale UniversityYale University
clinicaltrials
浏览 7
其他Opioid Use Disorder
Expanding Medication-Assisted Therapies in Central Asia

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

在中亚扩展药物辅助治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Opioid Use Disorder 与中亚地区快速增长的 HIV 疫情。源站描述指出,在中亚扩大阿片类激动剂治疗(OAT)是预防新发 HIV 感染最具成本效益的策略,与抗逆转录病毒治疗(ART)联合时更为有效;但该地区 OAT 与 ART 覆盖率偏低,受患者、提供者、医疗体系与政策等多重障碍及实施不佳影响。数据可用于了解相关研究背景与干预方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阿片类使用障碍。中亚(CA)是全球 HIV 疫情增长最快的地区,集中于注射吸毒人群(PWID)及其性伴侣。在中亚扩大阿片类激动剂治疗(OAT)是预防新发 HIV 感染最具成本效益的策略,与抗逆转录病毒治疗(ART)联合时更为有效。OAT 在充分扩大覆盖后,可通过一级和二级预防(提高整个 HIV 治疗 cascade 的参与度)控制 HIV 疫情。中亚国家的 OAT(及 ART)覆盖率尤其低,并因其靠近阿片类贸易路线、众多患者、提供者、医疗与政策障碍以及实施欠佳而受到独特影响。中亚国家拥有相似的 Semashko 医疗体系,但自独立以来在政治、文化和经济轨迹上存在差异。

【主题与分类】

主题标签:Opioid Use Disorder。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05579470

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数据说明

条件:阿片类药物使用障碍。中亚(CA)是全球HIV疫情增长最快的地区,主要集中在注射吸毒者(PWID)及其性伴侣中。在中亚扩大阿片受体激动剂治疗(OAT)是预防新增HIV感染最具成本效益的策略,与抗逆转录病毒治疗(ART)联合使用时效果更佳。OAT若得到充分扩展,可通过一级和二级预防(提高整个HIV治疗连续体的参与度)控制HIV疫情。中亚国家的OAT(及ART)覆盖率尤其低,且因毗邻阿片类贸易路线、患者、提供者、医疗保健和政策层面的多重障碍以及实施不理想而受到独特影响。中亚国家拥有相似的Semashko医疗保健体系,但自脱离苏联独立以来,在政治、文化和经济轨迹上各不相同。此类医疗保健体系对循证实践(EBPs)的实施尤为具有挑战性。

此外,哈萨克斯坦(KZ)、吉尔吉斯斯坦(KY)和塔吉克斯坦(TJ)的HIV治疗连续体存在差异,HIV检测率较低(分别为71%、61%和48%),接受抗逆转录病毒治疗(ART)的比例约为30%,病毒抑制率分别为20%、18%和22%。对于120,500名、25,000名和22,500名注射吸毒者(PWID),阿片类激动剂治疗(OAT)覆盖率同样较低(分别为0.2%、4.6%和2.8%)。研究者拟采用成瘾治疗改进网络(NIATx)实施策略,在探索-规划-实施-维持(EPIS)框架指导下,在三个不同的中亚国家扩大OAT覆盖。借鉴研究者在乌克兰利用NIATx扩大OAT的经验,将采用EPIS框架,研究者首先评估OAT扩大的障碍和促进因素,包括作为探索/准备阶段一部分的与OAT创新相关的内部情境、外部情境及衔接因素。尽管其疗效明确,但在乌克兰,患者和提供者均对其持负面看法。围绕

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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