Option B+:二线ART的安全性、病毒抑制与生存研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦马拉维Option B+策略下孕妇及哺乳期妇女使用TDF/3TC/EFV方案的长期安全性、耐药模式与临床结局,并关注婴儿暴露于Efavirenz的情况

University of North Carolina, Chapel HillUniversity of North Carolina, Chapel Hill
clinicaltrials
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其他预测HIVInfant Exposure to Efavirenz
Option B+: Study on Safety, Viral Suppression, and Survival on Second Line ART

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Option B+:二线ART的安全性、病毒抑制与生存研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦马拉维Option B+策略下孕妇及哺乳期妇女使用TDF/3TC/EFV方案的长期安全性、耐药模式与临床结局,并关注婴儿暴露于Efavirenz的情况。数据覆盖HIV感染及婴儿暴露相关主题,可用于评估孕期ART方案的毒性率、36个月病毒学抑制水平及基线CD4≤350 cells/mm3人群的临床事件发生率等研究问题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV,婴儿暴露于Efavirenz。Option B+是马拉维首创的一项创新策略,为孕妇和哺乳期妇女提供普遍终身ART(tenofovir/lamivudine/efavirenz:TDF/3TC/EFV),以促进母亲健康并预防HIV传播给婴儿。孕期使用基于TDF/3TC/EFV方案的安全性尚未得到系统评估。目标1:利用TDF/3TC/EFV,描述马拉维Option B+项目中入组妇女及其婴儿的长期安全性、耐药模式和临床结局。 假设1:在预计3年以上的治疗随访中,TDF/3TC/EFV相关的需中断ART的毒性率<3%,且36个月时病毒学抑制>90%。 假设2:基线CD4计数≤350 cells/mm3的妇女将经历更高比例的临床事件,t

【主题与分类】

主题标签:HIV、Infant Exposure to Efavirenz。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02249962

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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:HIV,婴儿暴露于依非韦伦。Option B+是一项在马拉维率先推行的创新策略,为孕妇和哺乳期妇女提供终身普遍抗逆转录病毒治疗(替诺福韦/拉米夫定/依非韦伦:TDF/3TC/EFV),以促进母亲健康并预防HIV传播给婴儿。妊娠期间使用基于TDF/3TC/EFV的方案的安全性尚未得到系统评估。目标1:描述使用TDF/3TC/EFV的马拉维Option B+项目中入组妇女及其婴儿的长期安全性、耐药模式及临床结局特征。* 假设1:在预计3年以上的治疗随访中,TDF/3TC/EFV相关的需停用ART的毒性发生率将低于3%,且36个月时病毒学抑制率高于90%。* 假设2:基线CD4计数≤350个细胞/mm3的妇女相比CD4>350个细胞/mm3者,将出现更高的临床事件发生率、治疗失败率和ART毒性。目标2:对初次参与Option B+项目后再次妊娠的妇女进行严格评估。

目标2a:确定首次接受一线治疗的孕妇在产前保健(ANC)就诊时治疗失败的发生率,并评估需要二线治疗的孕妇接受基于ATZ/r方案治疗的安全性。* 假设1:对再次妊娠的妇女在首次ANC就诊时进行HIVRNA检测,将显示约5%的妇女治疗失败,并确定与治疗失败相关的关键风险因素。* 假设2:妊娠期间接受基于ATZ/r方案的治疗,与需要停药的毒性反应发生率低于5%的孕妇相关。目标2b:在从TDF/3TC/EFV方案脱落的孕妇中,确定重新启动一线治疗的治療反应、二线治疗的需求,并描述耐药特征。- 假设1:在项目脱落之后重新参与照护的妇女,将因产生的HIV耐药而经历早期ART治疗失败

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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