喷他脒预防HIV合并感染患者内脏利什曼病复发的队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦埃塞俄比亚HIV合并内脏利什曼病(VL)患者的复发预防问题。源站描述指出,该国约30%的VL病例与HIV相关,且缺乏抗逆转录病毒治疗时抗利什曼治疗效果不佳、复发率和死亡率高

Institute of Tropical Medicine, BelgiumInstitute of Tropical Medicine, Belgium
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文本预测Visceral LeishmaniosisHIV-infection/Aids
Prophylaxis of Visceral Leishmaniasis Relapses in HIV Co-infected Patients With Pentamidine: a Cohort Study

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

喷他脒预防HIV合并感染患者内脏利什曼病复发的队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦埃塞俄比亚HIV合并内脏利什曼病(VL)患者的复发预防问题。源站描述指出,该国约30%的VL病例与HIV相关,且缺乏抗逆转录病毒治疗时抗利什曼治疗效果不佳、复发率和死亡率高。数据集围绕喷他脒预防VL复发的队列研究设计,可用于分析HIV/VL合并感染患者的复发风险、治疗结局及管理策略,为相关临床决策提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:内脏利什曼病、HIV感染/艾滋病。埃塞俄比亚各地均有内脏利什曼病(VL)报告,其中约30%的病例与人类免疫缺陷病毒(HIV)相关。HIV疫情在VL流行区的农村化将阻碍VL的控制工作。埃塞俄比亚的临床经验表明,在缺乏抗逆转录病毒治疗(ART)的情况下,抗利什曼治疗不会带来良好结局:预后差、死亡率高和复发率高是埃塞俄比亚HIV合并感染VL患者的特征。有效管理初始VL发作、及时启动ART以及预防复发应成为HIV/VL合并感染有效管理的基石。然而,在HIV合并感染患者中,VL的寄生虫学治愈不易确立,且在细胞免疫恢复之前

【主题与分类】

主题标签:Visceral Leishmaniosis、HIV-infection/Aids。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01360762

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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

疾病情况:内脏利什曼病、HIV感染/艾滋病。埃塞俄比亚各地均有内脏利什曼病(VL)的报道,其中约30%的病例与人类免疫缺陷病毒(HIV)合并感染。HIV疫情在VL流行地区的农村化将阻碍VL的控制工作。埃塞俄比亚的临床经验表明,在未接受抗逆转录病毒治疗(ART)的情况下进行抗利什曼原虫治疗,不能获得良好的结局:预后差、死亡率高和复发率高是埃塞俄比亚HIV合并感染VL患者的特征。有效管理初发VL发作、及时启动ART以及预防复发,应作为HIV/VL合并感染有效管理的基石。然而,在HIV合并感染患者中,VL的寄生虫学治愈难以确立,并且在ART使细胞免疫恢复之前,患者面临VL复发的风险,这可能导致死亡、严重疾病、对ART疗效的负面影响(进而导致其他机会性感染(OIs))、耐药寄生虫的出现,以及可能传播耐药杜氏利什曼原虫。

最容易复发的患者是:1)免疫抑制水平高的患者,2)既往有VL发作史的患者,3)合并OI的患者。ART可将VL复发/再发的风险降低约50%,而抗利什曼原虫初始治疗的类型对复发影响甚微;最重要的因素似乎是可见寄生虫的清除(若治疗结束时仍可见残留寄生虫,复发率为100%)。欧洲的有限研究显示,HIV合并感染患者可能从二级预防中获益,可显著延长无复发期。欧洲研究用于二级预防的药物为锑酸葡甲胺和AmBisome,二者是埃塞俄比亚VL的主要治疗药物之一,以及喷他脒(PM),后者在非洲不用于VL治疗。此类维持治疗的效果尚未

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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