HBV普遍治疗与基于即时检测的抗病毒治疗预防母婴传播

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HBV感染孕妇预防母婴传播的整群随机试验。研究比较两种策略:选择性策略对HBsAg阳性孕妇先做HBcrAg即时检测、阳性者用TDF治疗;普遍策略对HBsAg阳性孕妇立即TDF治疗

ANRS, Emerging Infectious DiseasesANRS, Emerging Infectious Diseases
clinicaltrials
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基因组分类HBV InfectionPregnancy
"HBV unIversal vs Point-Of-Care-based Antiviral treatMent to Prevent Mother-to-child Transmission"

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

HBV普遍治疗与基于即时检测的抗病毒治疗预防母婴传播

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HBV感染孕妇预防母婴传播的整群随机试验。研究比较两种策略:选择性策略对HBsAg阳性孕妇先做HBcrAg即时检测、阳性者用TDF治疗;普遍策略对HBsAg阳性孕妇立即TDF治疗。计划纳入3200名孕妇,随机单位80个基层卫生中心或农村医院。数据可用于评估两种策略的非劣效性及母婴传播预防效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HBV感染、妊娠。I)方法与研究设计 本研究包含两个部分:I. 核心研究 研究设计 双臂平行、整群随机试验设计、开放标签、非劣效性试验 1:1分配比例 1:1 组1:干预组(选择性策略) HBsAg阳性女性→接受HBcrAg RDT检测→若HBcrAg阳性则接受TDF治疗。 组2:对照组(普遍策略) HBsAg阳性女性→立即接受TDF治疗 整群 随机化单位:基层卫生中心(PHCs)或农村医院 总整群数:80(每组40个,每国16个整群) 参与者 总参与者:3200名HBsAg阳性女性 每组1600名女性→每国640名女性→每整群40名 整群的关键入选标准包括: 农村或半农村地点。 未参与类似策略 无常规HBV DNA或HBeAg检测。 足够的产前

【主题与分类】

主题标签:HBV Infection、Pregnancy。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07054359

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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:HBV感染、妊娠。I)方法学与 study design 本研究结合两个部分:I. 核心研究 研究设计 双臂平行、整群随机试验设计、开放标签、非劣效性试验 1:1分配比例 1:1 第1组:干预组(选择性策略) HBsAg阳性女性→接受HBcrAg RDT检测→若HBcrAg阳性则接受TDF治疗。第2组:对照组(普遍策略) HBsAg阳性女性→立即接受TDF治疗 整群 随机化单位:初级卫生中心(PHCs)或农村医院 总整群数:80(每组40个,每国16个整群) 参与者 总参与者:3200名HBsAg阳性女性 每组1600名女性→每国640名女性→每整群40名 整群的关键入选标准包括:* 农村或半农村地区。* 未参与类似策略 * 未进行常规HBV DNA或HBeAg检测。* 有足够的产前保健就诊次数,以在一年内达到40名HBsAg阳性女性的目标 * 至少两名护士或助产士。* 已实施HBV疫苗接种规划 * 有参与意愿。II.

社会科学部分:本研究的社会科学部分将仅在2个国家(柬埔寨和科特迪瓦)开展,包括三个关键子研究:* 社会经济与行为研究旨在评估:i)研究现场参与实施试验的医护人员以及将参与试验并从HBV母婴传播干预中受益的孕妇对两种策略的可接受性;ii)策略对健康素养、HBV知识、感知健康、治疗依从性和照护留存的影响;iii)女性在HBV状态披露方面的经历以及对HBV伴侣和子女筛查的看法 * 卫生经济学评价将分析策略的成本、收益和成本效果,考虑研究期间及长期的健康与成本结局。* 卫生政策研究将评估该策略的可行性和可持续性

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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