IDEAS for Hope:降低坦桑尼亚自杀风险并改善HIV护理参与

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦坦桑尼亚HIV感染者(PLWH)的自杀预防与心理健康干预。源站描述指出,自杀是全球PLWH的主要死因之一,坦桑尼亚PLWH自杀死亡风险为无HIV人群的两到三倍,心理健康问题还与就诊缺失、服药依从性差、HIV传播风险及艾滋病相关死亡密切相关

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clinicaltrials
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其他HIV - Human Immunodeficiency VirusSuicide Prevention
IDEAS for Hope to Reduce Suicide Risk and Improve HIV Care Engagement in Tanzania

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

IDEAS for Hope:降低坦桑尼亚自杀风险并改善HIV护理参与

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦坦桑尼亚HIV感染者(PLWH)的自杀预防与心理健康干预。源站描述指出,自杀是全球PLWH的主要死因之一,坦桑尼亚PLWH自杀死亡风险为无HIV人群的两到三倍,心理健康问题还与就诊缺失、服药依从性差、HIV传播风险及艾滋病相关死亡密切相关。研究者正开发远程医疗和护士主导咨询等创新方法弥合治疗缺口,并已开展IDEAS for Hope三阶段远程医疗干预的试点可行性随机对照试验。数据可用于HIV感染者自杀风险与心理健康干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HIV - 人类免疫缺陷病毒,自杀预防。自杀是全球HIV感染者(PLWH)的主要死因之一,坦桑尼亚的PLWH自杀死亡可能性是无HIV人群的两到三倍。心理健康挑战还与不良HIV结局密切相关,包括就诊缺席、用药依从性差、HIV传播风险和艾滋病相关死亡。然而,当PLWH接受针对HIV治疗依从性障碍的心理健康治疗时,心理健康和HIV结局均会改善。研究者正在开发创新方法以弥合坦桑尼亚的心理健康治疗缺口,包括远程医疗和护士主导的咨询干预。研究者此前已开发并开展了一项IDEAS for Hope的试点可行性随机对照试验,该干预为3次远程医疗共同

【主题与分类】

主题标签:HIV - Human Immunodeficiency Virus、Suicide Prevention。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07459218

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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——人类免疫缺陷病毒,自杀预防。自杀是全球范围内HIV感染者(PLWH)的主要死因之一,坦桑尼亚的PLWH死于自杀的可能性是未感染HIV人群的两到三倍。心理健康问题也与不良的HIV治疗结局密切相关,包括缺席门诊就诊、用药依从性差、HIV传播风险以及艾滋病相关死亡。然而,当PLWH接受针对HIV治疗依从性障碍的心理健康治疗时,心理健康和HIV治疗结局均会改善。研究者正在开发创新方法以弥合坦桑尼亚的心理健康治疗缺口,包括远程医疗和护士主导的咨询干预。研究者此前已开发并开展了一项名为“IDEAS for Hope”的试点可行性随机对照试验,该干预为护士主导的3次远程医疗咨询干预,旨在降低坦桑尼亚的自杀风险并改善HIV照护参与度。

IDEAS for Hope干预以动机性访谈、认知行为疗法和问题解决疗法框架为基础,促进HIV教育、减少污名和提供社会支持,以应对自杀风险的社会决定因素。在60名经历自杀意念的PLWH中进行的试点试验表明,IDEAS for Hope具有明确的可行性和可接受性,并且在降低自杀风险的干预效果方面呈现出强劲趋势。本研究的长期目标是开发一套可扩展的实施包,以扩大照护覆盖、降低自杀风险并改善坦桑尼亚的HIV照护参与。在目标1中,研究者将在个体随机对照试验中确定IDEAS for Hope在降低自杀风险和改善HIV照护参与方面的有效性。基于试点试验,研究者假设IDEAS for Hope将在6个月随访时将自杀计划和意图降至接近零,并将HIV照护参与提高17%,这在统计学上将优于简短安全计划。在目标2中,

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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