长效抗逆转录病毒药物改善非洲HIV-1控制研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为IMPALA研究,是一项随机、开放标签、多中心干预性试验,纳入540名18岁及以上、病毒学抑制(<200 c/mL)且有每日口服ART依从性欠佳或HIV照护参与不足史的HIV-1感染成人

MRC/UVRI and LSHTM Uganda Research UnitMRC/UVRI and LSHTM Uganda Research Unit
clinicaltrials
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其他分类HIV-1-infection
Improving HIV-1 Control in Africa With Long Acting Antiretrovirals

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

长效抗逆转录病毒药物改善非洲HIV-1控制研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为IMPALA研究,是一项随机、开放标签、多中心干预性试验,纳入540名18岁及以上、病毒学抑制(<200 c/mL)且有每日口服ART依从性欠佳或HIV照护参与不足史的HIV-1感染成人。研究比较每2个月肌注长效RPV LA联合CAB LA与继续一线每日口服含2种NRTI加INSTI(DTG)方案的抗病毒有效性,可用于评估长效注射方案的非劣效性及治疗转换相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV-1感染。IMPALA是一项随机、开放标签、多中心、干预性研究,纳入540名病毒学抑制(<200 c/mL)的HIV-1感染成人(18岁及以上),这些成人有每日口服ART依从性欠佳和/或HIV照护参与不足的病史。IMPALA旨在证明,与继续使用含2种核苷逆转录酶抑制剂(NRTIs)加一种整合酶链转移抑制剂(INSTI;多替拉韦[DTG])的一线每日口服ART相比,通过肌内注射每2个月一次的长效注射利匹韦林(RPV LA)联合长效注射卡博特韦(CAB LA)(Q2M CAB LA + RPV LA)在抗病毒有效性上非劣效。在提供书面知情同意后,参与者将在筛选期接受资格评估。筛选时病毒血症(HIV VL >200 c/mL)的参与者将

【主题与分类】

主题标签:HIV-1-infection。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05546242

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数据说明

条件:HIV-1感染。IMPALA是一项随机、开放标签、多中心、干预性研究,纳入540名病毒学抑制(<200拷贝/mL)的HIV-1感染成人(18岁及以上),这些患者有每日口服抗逆转录病毒治疗(ART)依从性欠佳和/或HIV关怀参与度不佳的病史。IMPALA旨在证明,与继续使用含2种核苷类逆转录酶抑制剂(NRTIs)加一种整合酶链转移抑制剂(INSTI;多替拉韦[DTG])的一线每日口服ART相比,改用每2个月一次肌肉注射长效利匹韦林(RPV LA)联合长效卡博特韦(CAB LA)(Q2M CAB LA + RPV LA)的抗病毒有效性非劣效。在提供书面知情同意后,参与者将在筛选期接受资格评估。筛选时存在病毒血症(HIV VL >200拷贝/mL)的参与者,需在随机化前接受含2种NRTIs加DTG的方案治疗并实现病毒学抑制(>3个月)。

第1天,病毒学抑制(至少3个月内<200 c/mL)的个体将按1:1随机分配至继续每日口服ART(2种NRTI + DTG,对照组)或换用每2个月一次CAB LA + RPV LA肌内注射(干预组)。随机分配至干预组的受试者可选择为期1个月的每日口服CAB和RPV口服导入期(OLI),或直接注射(DTI)方案。是否采用OLI阶段由研究参与者在与研究者的知情同意讨论后决定。研究总时长为24个月。任何至少接受过一剂CAB LA + RPV LA且在24个月之前因任何原因停用该方案的参与者,必须在末次注射后2个月内开始抑制性每日口服ART。若该方案在第12个月和第24个月被判定为非劣效,则将设有一个可选的真实世界扩展阶段。

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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