儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS)青少年主方案(AMP)Up口腔健康子研究:整合酶抑制剂与围产期HIV青年龋齿发病率
研究纳入188名年轻成人参与者,其中115例为围产期HIV感染者(YAPHIV)、73例为围产期HIV暴露未感染者(YAPHEU),调查其龋齿患病率、变化和发病率,评估HIV状态及YAPHIV累积整合酶抑制剂暴露与龋齿发病关联

基本信息
资源简介
儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS)青少年主方案(AMP)Up口腔健康子研究:整合酶抑制剂与围产期HIV青年龋齿发病率
Pediatric HIV/AIDS Cohort Study (PHACS) Adolescent Master Protocol (AMP) Up Oral Health Substudy: Integrase Inhibitors & Caries Incidence in Young Adults with Perinatal HIV
研究纳入188名年轻成人参与者,其中115例为围产期HIV感染者(YAPHIV)、73例为围产期HIV暴露未感染者(YAPHEU),调查其龋齿患病率、变化和发病率,评估HIV状态及YAPHIV累积整合酶抑制剂暴露与龋齿发病关联。龋齿按改良ICDAS于牙面水平评估,并估算发病率。在2012—2014年基线和2018—2020年随访,来自美国11个临床点(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究调查了美国围产期获得性HIV感染的年轻成人(YAPHIV)和围产期暴露于HIV但未感染的年轻成人(YAPHEU)中龋齿的患病率、变化和发病率。主要目标是描述龋齿的纵向变化,并评估HIV状态以及YAPHIV中累积整合酶抑制剂(INSTI)暴露与龋齿发病率的关联。在全面牙科检查期间,采用改良国际龋齿检测与评估系统(ICDAS)标准,在牙面水平评估龋齿。参与者层面数据包括社会人口学、行为、口腔健康、HIV相关和抗逆转录病毒治疗特征。牙面层面数据用于使用结合广义估计方程的泊松回归估计粗率和调整后龋齿发病率,并考虑不合理的龋齿逆转。该研究纳入188名参与者,他们在美国11个临床中心完成了基线(2012-2014年)和随访(2018-2020年)牙科检查,其中包括115名YAPHIV和73名YAPHEU。有关儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS)网络的更多信息,请访问 https://phacsstudy.org。
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、HIV、Dental caries。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/TEXCCV
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- OpenDataLab:
数据集大小约 9.4 MB。
数据说明
本研究调查了美国围产期获得性HIV感染的年轻成人(YAPHIV)和围产期暴露于HIV但未感染的年轻成人(YAPHEU)中龋齿的患病率、变化和发病率。主要目标是描述龋齿的纵向变化,并评估HIV状态以及YAPHIV中累积整合酶抑制剂(INSTI)暴露与龋齿发病率的关联。在全面牙科检查期间,采用改良国际龋齿检测与评估系统(ICDAS)标准,在牙面水平评估龋齿。参与者层面数据包括社会人口学、行为、口腔健康、HIV相关和抗逆转录病毒治疗特征。牙面层面数据用于使用结合广义估计方程的泊松回归估计粗率和调整后龋齿发病率,并考虑不合理的龋齿逆转。该研究纳入188名参与者,他们在美国11个临床中心完成了基线(2012-2014年)和随访(2018-2020年)牙科检查,其中包括115名YAPHIV和73名YAPHEU。有关儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS)网络的更多信息,请访问 https://phacsstudy.org。
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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