优化低滴度隐球菌抗原血症患者的诊疗:短程氟康唑与ART时机评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于乌干达HIV感染者中无症状隐球菌抗原血症且抗原滴度较低的人群。数据围绕一项随机临床试验,评估较短疗程(10周)氟康唑治疗是否非劣于现行方案,并探讨抗逆转录病毒治疗的最佳启动时机

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其他预测Cryptococcal AntigenemiaHIV-1-infectionCryptococcal InfectionCryptococcal Meningitis
Optimizing Care for Cryptococcal Antigenemia: Evaluation of Short Course Fluconazole and ART Timing Among CrAg+ Persons With Low Titers

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

优化低滴度隐球菌抗原血症患者的诊疗:短程氟康唑与ART时机评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于乌干达HIV感染者中无症状隐球菌抗原血症且抗原滴度较低的人群。数据围绕一项随机临床试验,评估较短疗程(10周)氟康唑治疗是否非劣于现行方案,并探讨抗逆转录病毒治疗的最佳启动时机。数据集可用于研究隐球菌抗原筛查、预防性抗真菌治疗策略及HIV合并隐球菌感染的管理决策,为临床指南优化提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:隐球菌抗原血症、HIV-1感染、隐球菌感染、隐球菌脑膜炎。隐球菌抗原血症可在出现症状性隐球菌脑膜炎之前在外周血中检出,并与晚期HIV疾病患者发生脑膜炎和死亡的风险增加相关。当前指南建议对无症状隐球菌抗原血症患者进行隐球菌抗原筛查并给予预防性氟康唑治疗,但氟康唑治疗的最佳疗程及抗逆转录病毒治疗的最佳启动时机仍不明确。这项随机临床试验将在乌干达入组无症状隐球菌抗原血症且隐球菌抗原滴度较低的HIV感染者。该研究旨在回答两个主要问题。第一,将评估较短疗程的10周氟康唑治疗是否非劣于

【主题与分类】

主题标签:Cryptococcal Antigenemia、HIV-1-infection、Cryptococcal Infection、Cryptococcal Meningitis。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07743593

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    • 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:隐球菌抗原血症、HIV-1感染、隐球菌感染、隐球菌性脑膜炎。隐球菌抗原血症可在出现症状性隐球菌性脑膜炎之前于血液中检测到,并且与晚期HIV疾病患者发生脑膜炎和死亡的风险增加相关。当前指南建议对无症状隐球菌抗原血症患者进行隐球菌抗原筛查和预防性氟康唑治疗,但氟康唑治疗的最佳持续时间以及抗逆转录病毒治疗启动的最佳时机仍不确定。这项随机临床试验将在乌干达入组有无症状隐球菌抗原血症且隐球菌抗原滴度较低的HIV感染者。该研究旨在回答两个主要问题。首先,它将评估较短疗程的10周氟康唑治疗在24周无隐球菌性脑膜炎生存方面是否非劣效于标准的24周氟康唑方案。

第二,在符合抗逆转录病毒治疗时机随机化条件的参与者中,将评估立即启动抗逆转录病毒治疗相较于延迟14天后启动在10周无住院生存方面是否非劣效。入组时,符合抗逆转录病毒治疗时机随机化标准的合格参与者将被随机分配至立即启动抗逆转录病毒治疗组或延迟14天后启动抗逆转录病毒治疗组。所有参与者将从入组时开始每日接受氟康唑800 mg,持续14天,随后每日接受氟康唑400 mg至第10周。在第10周,存活且未发生隐球菌性脑膜炎的参与者将被随机分配至停止氟康唑组或继续每日接受氟康唑200 mg再治疗14周组,氟康唑总疗程为24周。参与者将在第2、4、6、8、10、16、20和24周接受随访。研究评估将包括间期病史、生命状态、隐球菌性脑膜炎体征和症状评估、药物审查和依从性评估

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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