增强 PrEP 持续性的干预研究

源站描述指出该人群在美国新发 HIV 感染中占比过高,且在 PrEP 照护连续体各阶段结局较差,受文化适配医疗服务可及性、保险不足、自付费用高及污名等社会结构因素影响

Brown UniversityBrown University
clinicaltrials
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其他HIV PreventionHIV Infection Primary
Intervention to Enhance PrEP Persistence

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

增强 PrEP 持续性的干预研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦针对 Black/African American 男男性行为者(MSM)的 HIV 暴露前预防(PrEP)持续性干预研究。源站描述指出该人群在美国新发 HIV 感染中占比过高,且在 PrEP 照护连续体各阶段结局较差,受文化适配医疗服务可及性、保险不足、自付费用高及污名等社会结构因素影响。数据可用于了解 PrEP 持续性干预的研究背景与目标人群特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV 预防,HIV 感染原发。Black/African American(B/AA)男同性恋、双性恋及其他男男性行为者(MSM)在美国(US)面临高 HIV 感染风险。尽管 B/AA MSM 占美国人口不到 1%,却占新发 HIV 感染的 26%。估计 41% 的 B/AA MSM 在其一生中感染 HIV。HIV 暴露前预防(PrEP)可大幅降低 B/AA MSM 的 HIV 发病率。B/AA MSM 在 PrEP 照护连续体的每个阶段结局都更差。与非西班牙裔白人 MSM 相比,B/AA MSM 启动 PrEP 并留在照护中的可能性更低。B/AA MSM 的 PrEP 照护结局受复杂的社会和结构因素影响,例如难以获得文化上一致的医疗服务、健康保险不足、高自付费用,以及与 PrEP、性取向相关的污名

【主题与分类】

主题标签:HIV Prevention、HIV Infection Primary。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06872307

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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预防,HIV感染初治。在美国,黑人/非洲裔美国人(B/AA)男同性恋者、双性恋者及其他男男性行为者(MSM)面临较高的HIV感染风险。尽管B/AA MSM占美国人口不到1%,但他们占新发HIV感染的26%。据估计,41%的B/AA MSM在其一生中会感染HIV。HIV暴露前预防(PrEP)可大幅降低B/AA MSM的HIV发病率。B/AA MSM在PrEP照护连续体的每个阶段结局均较差。与非西班牙裔白人MSM相比,B/AA MSM启动PrEP并持续接受照护的可能性更低。B/AA MSM的PrEP照护结局受复杂的社会和结构性因素影响,例如难以获得文化相适应的医疗保健服务、医疗保险不足、自付费用高昂,以及与PrEP、性取向和HIV相关的污名。美国“终结HIV流行”(EtHE)倡议和国家HIV/AIDS战略呼吁在社区卫生中心(CHC)向B/AA MSM扩大PrEP服务,但现有干预措施很少能够克服障碍并改善该环境下的PrEP照护结局。

此外,在现实环境中获得PrEP导航服务的机会并不均衡。虽然一些诊所提供PrEP导航服务,但关于如何提高B/AA MSM(黑人或非裔美国男男性行为者)的PrEP依从性和护理留存率,尚无标准或科学共识。关于导航服务达到该人群最佳PrEP结局所需的强度和时间,也缺乏数据。研究者的NIH资助试点随机对照试验(RCT)(R34MH109371;MPI:Nunn、Chan、Mena)开发并评估了“在PrEP中保持与依从MSM干预”(RAMP-IT-UP),这是一个基于优势的患者导航项目,旨在提高密西西比州杰克逊市一家CHC中B/AA MSM的PrEP护理结局。RAMP-IT-UP包括一次60分钟的个性化患者导航会话、双向沟通、与导航员安排的短时(10分钟)电话签到、量身定制的优势

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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