早期丙型肝炎病毒下降模式预测干扰素治疗结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为丙型肝炎病毒感染者的干扰素治疗。源站描述指出中国 HCV 感染率约 3%,约三千万患者;利巴韦林联合干扰素是慢性 HCV 感染的标准临床治疗,但即使联合利巴韦林与聚乙二醇干扰素,总体持续病毒学应答率仍不超过 60%,在 HCV 基因 1 型感

基本信息
资源简介
早期丙型肝炎病毒下降模式预测干扰素治疗结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为丙型肝炎病毒感染者的干扰素治疗。源站描述指出中国 HCV 感染率约 3%,约三千万患者;利巴韦林联合干扰素是慢性 HCV 感染的标准临床治疗,但即使联合利巴韦林与聚乙二醇干扰素,总体持续病毒学应答率仍不超过 60%,在 HCV 基因 1 型感染等人群中疗效更低,临床按病毒基因型优化标准疗程。当年美国 FDA 已批准两种直接抗病毒药物可提高 SVR 率,但高价、副作用和长疗程使第三药加入传统方案存在犹豫。数据可用于研究早期 HCV 下降模式与干扰素治疗结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝炎。中国丙型肝炎病毒(HCV)感染率约为3%,即约3000万患者。利巴韦林与干扰素(IFN)联合治疗是HCV慢性感染的标准临床治疗方案。然而,即使采用利巴韦林联合聚乙二醇干扰素(peg-IFN)治疗,总体持续病毒学应答(SVR)率仍不超过60%。由于多种病毒相关及患者相关因素,某些人群的治疗成功率更低,尤其是HCV基因1型感染。因此,临床实践中根据病毒基因型优化标准治疗疗程。如今,美国食品药品监督管理局(FDA)今年已批准两种直接抗病毒药物(DAA),可提高SVR率。然而,高昂的价格、副作用及长疗程使人们对在传统处方中添加第三种药物犹豫不决。预测传统治疗的结局是HCV感染患者个体化治疗的基石。为获得准确预测,人们尝试了不同方法。已提出若干指标用于预测最终治疗结局。快速病毒学应答(RVR),即治疗开始后第四周病毒检测不到,已被用于预测最终治疗结局。其他指标,包括病毒基因型、IL-28B宿主基因型、人种及干扰素刺激基因(ISG)表达,也已被证明与治疗结局相关并在一定程度上能够预测治疗结局。在此,研究者提出HCV病毒动力学分析将为治疗结局提供更精确的预测。总体思路是,在严格遵循治疗方法的患者治疗早期(前6周)连续获取血液HCV滴度数据。这些滴度数据将用于绘制病毒动力学曲线并个体化计算相应参数。该参数
【主题与分类】
主题标签:Hepatitis。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01434212
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01434212
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:肝炎。中国丙型肝炎病毒(HCV)感染率约为3%,意味着约有3000万患者。利巴韦林与干扰素(IFN)联合治疗是HCV慢性感染的标准临床治疗方案。然而,即使采用利巴韦林联合聚乙二醇干扰素(peg-IFN)治疗,总体持续病毒学应答(SVR)率仍不超过60%。由于多种病毒及患者相关因素,某些人群的治疗成功率更低,尤其是HCV基因1型感染。因此,临床实践中会根据病毒基因型优化标准治疗疗程。如今,美国食品药品监督管理局(FDA)今年已批准两种直接抗病毒药物(DAAs),可提高SVR率。然而,高昂的价格、副作用及较长的疗程使人们对在传统处方中增加第三种药物犹豫不决。预测传统治疗的结局是HCV感染患者个体化治疗的基石。为获得准确预测,人们尝试了不同方法。已有若干指标被提出用于预测最终治疗结局。
快速病毒学应答(RVR)指治疗开始后第四周检测不到病毒,已被用于预测最终治疗结局。其他指标,包括病毒基因型、宿主IL-28B基因型、人种以及干扰素刺激基因(ISG)表达,也已被证明与治疗结局相关,并能在一定程度上预测治疗结局。在此,研究者提出HCV病毒动力学分析将能对治疗结局给出更精确的预测。总体思路是,在严格遵循治疗方法的患者治疗早期(前6周)连续获取血液HCV滴度数据。这些滴度数据将用于绘制病毒动力学曲线并个体化计算相应参数。该参数
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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