南部大规模转用Dolutegravir一线ART:真实情境下病毒学应答与HIV耐药影响(DoReaL研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV感染人群在真实医疗情境下大规模转用Dolutegravir为基础的一线抗逆转录病毒治疗后的病毒学应答及对HIV耐药的影响

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文本预测HIV Infections
Large Scale Transition to a Dolutegravir-based First-line ART in the South: Virological Response and Impact on HIV Drug Resistance in a Real Life Context (DoReaL Study)

基本信息

模态
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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

南部大规模转用Dolutegravir一线ART:真实情境下病毒学应答与HIV耐药影响(DoReaL研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV感染人群在真实医疗情境下大规模转用Dolutegravir为基础的一线抗逆转录病毒治疗后的病毒学应答及对HIV耐药的影响。源站描述指出,抗逆转录病毒治疗显著降低了HIV/AIDS相关死亡与疾病负担,尤其在撒哈拉以南非洲;但治疗失败与耐药风险仍存,且可用药物有限,需要制定相应策略。数据可用于分析治疗转用后的病毒学结局与耐药演变(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: HIV Infections. 过去20年,抗逆转录病毒治疗(ART)通过降低感染相关的死亡率和发病率,显著改变了HIV/AIDS感染的预后。这在全球受影响最严重的撒哈拉以南非洲尤为明显。UNAIDS 2019年报告证实了这一点,并显示随着抗逆转录病毒药物(ARV)可及性提高,HIV感染相关死亡人数显著下降。然而,在当前治疗无法治愈的情况下,感染的管理和治疗仍需终身考虑。这使得管理复杂且具有挑战性。事实上,治疗失败的风险是真实存在的,该风险伴随出现治疗耐药的风险,进而应导致治疗方案的改变。有限的分子数量因此需要制定策略

【主题与分类】

主题标签:HIV Infections。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05312918

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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感染。过去20年间,抗逆转录病毒治疗(ART)通过降低与感染相关的死亡率和发病率,显著改变了HIV/AIDS感染的预后。这在全球受影响最严重的撒哈拉以南非洲地区尤为明显。联合国艾滋病规划署(UNAIDS)2019年报告证实了这一事实,并显示随着抗逆转录病毒药物(ARV)可及性的提高,HIV感染相关死亡人数显著下降。然而,由于现有治疗手段尚无法治愈该病,感染的管理和治疗仍需终身考虑。这使得管理变得复杂且具有挑战性。事实上,治疗失败的风险确实存在,伴随这一风险的是产生治疗耐药性的风险,这将导致需要更换治疗方案。因此,有限的药物种类要求制定策略,这些策略必须能够尽可能长时间地有效维持病毒学抑制,并且还应限制耐药病毒的出现和传播。

为应对这些优先事项,世界卫生组织(WHO)自2016年起建议引入一种更高效、更稳健的一线抗逆转录病毒治疗(ART),联合使用具有高遗传耐药屏障的分子。在2019年针对资源有限国家的最新建议中,WHO推荐的一线ART包括两种核苷类逆转录酶抑制剂(NRTIs)和一种整合酶抑制剂(INI),优选替诺福韦(TDF)+拉米夫定(3TC)/恩曲他滨(FTC)+多替拉韦(DTG)。这一新策略预计将在撒哈拉以南非洲地区实施,该地区治疗前和获得性HIV耐药性的增加多年来令人担忧,但也引发了若干不确定性。事实上,关于DTG有效性的现有已发表数据主要来自北方国家开展的研究,很少有临床试验评估或正在进行评估该策略在南方国家的效果,以及虚拟

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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