HIV/HCV 说服性健康传播干预

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 HIV 与 HCV 的说服性健康传播干预研究,涉及 Mount Sinai Health System 急诊科常规开展的 HIV/HCV 筛查流程,以及针对拒绝筛查患者开展的随机对照试验部分

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
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表格Human Immunodeficiency Virus (HIV)Hepatitis C (HCV)
Persuasive Health Communication Intervention for HIV/HCV

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

HIV/HCV 说服性健康传播干预

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 HIV 与 HCV 的说服性健康传播干预研究,涉及 Mount Sinai Health System 急诊科常规开展的 HIV/HCV 筛查流程,以及针对拒绝筛查患者开展的随机对照试验部分。数据覆盖急诊就诊患者的电子健康记录筛选、招募与一次性研究访视等环节,可用于了解急诊场景下 HIV/HCV 筛查拒绝人群的干预设计与实施过程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Human Immunodeficiency Virus (HIV)、Hepatitis C (HCV)。作为 Mount Sinai Health System 急诊科常规实践的一部分,急诊护士对所有能够提供同意的患者启动 HIV/HCV 筛查。符合研究 RCT 部分招募条件的急诊患者是那些拒绝 HIV/HCV 筛查的患者。研究协调员(RCs)将审查数据收集期间在急诊科就诊患者的电子健康记录(EHRs),并确定哪些患者可能符合条件。参与 RCT 涉及一次性的访视。所有与研究相关的活动都将在急诊科进行。因此,在这一简短 RCT(从招募到最终研究问卷 <30 分钟)期间的退出预计很少(<5%)。RCs 将与参与者和急诊科工作人员协调,以便在参与者接受医疗护理期间促进其参与。如有必要,参与者可

【主题与分类】

主题标签:Human Immunodeficiency Virus (HIV)、Hepatitis C (HCV)。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05968573

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:人类免疫缺陷病毒(HIV)、丙型肝炎病毒(HCV)。作为西奈山卫生系统急诊科常规实践的一部分,急诊科护士对所有能够提供知情同意的患者启动HIV/HCV筛查。符合纳入本随机对照试验(RCT)部分的急诊科患者为那些拒绝HIV/HCV筛查的患者。研究协调员(RCs)将审查数据收集期间在急诊科就诊患者的电子健康记录(EHRs),并确定哪些患者可能符合条件。参与RCT涉及一次性访视。所有与研究相关的活动均在急诊科进行。因此,在这一简短RCT(从招募到最终研究问卷完成<30分钟)期间的退出预计极少(<5%)。研究协调员将与参与者和急诊科工作人员协调,以促进参与者在接受医疗护理期间的参与。如有必要,参与者在出院后若仍有与研究相关的任务未完成,可继续在急诊科指定区域(如候诊室、家属室)参与。无需进行研究相关的随访。

研究团队将总共招募2,000名符合所有研究标准并同意参与RCT的成人急诊科患者,按IDU史进行分层。假设每小时有0.6名参与者完成研究(每75分钟招募、入组和数据收集完成1项研究),研究团队可在3年内招募多达约5,184名参与者(720个收集日×每天12小时数据收集×每小时0.6名参与者)。研究团队将使用安装在平板电脑上的QDS™(NOVA Research Company)程序收集数据。该程序能够加密收集到的数据,只有研究者有能力解密数据集(NOVA Research无法为研究者恢复丢失的密码)。该程序还具有数据管理系统,可导出数据以供SPSS、Stata等分析软件包使用。该程序运行不需要互联网接入。数据可存储在平板电脑上

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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