减轻HIV感染孕妇及其HIV暴露儿童疟疾负担研究(PROMOTE-BC2)

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为减轻HIV感染孕妇及其HIV暴露儿童的疟疾负担(PROMOTE-BC2)

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
浏览 8
文本MalariaHuman Immunodeficiency Virus
Reducing the Burden of Malaria in HIV-Infected Pregnant Women and Their HIV-Exposed Children (PROMOTE-BC2)

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

减轻HIV感染孕妇及其HIV暴露儿童疟疾负担研究(PROMOTE-BC2)

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为减轻HIV感染孕妇及其HIV暴露儿童的疟疾负担(PROMOTE-BC2)。源站描述显示,孕妇在孕期每4周到研究门诊随访,产后1周、6周、3个月及之后每3个月随访,并按乌干达MOH指南在门诊接受常规HIV护理、领取ARV和TS,同时接受母乳喂养与婴儿喂养咨询;儿童每4周随访一次。数据可用于了解HIV合并疟疾感染孕妇及暴露儿童的随访管理,支撑相关临床研究与感染性疾病分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Malaria, Human Immunodeficiency Virus。孕妇将被安排在整个孕期每4周到研究门诊就诊。妇女将在产后1周、6周和3个月就诊,此后每3个月就诊一次。此外,将指导孕妇到研究门诊接受所有医疗照护,并避免使用任何外部药物。将根据乌干达MOH指南在门诊为妇女提供所有常规HIV护理。所有妇女将在研究门诊领取ARV和TS。将根据乌干达MOH指南提供母乳喂养和婴儿喂养咨询。HIV护理以及母乳喂养和婴儿喂养建议可能会根据MOH指南的最新标准照护进行更改。儿童将被安排每4周到门诊就诊一次,儿童的父母/监护人将被指导

【主题与分类】

主题标签:Malaria、Human Immunodeficiency Virus。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02282293

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02282293

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:疟疾、人类免疫缺陷病毒。孕妇在妊娠期间将每4周安排到研究诊所就诊一次。产后第1周、第6周和第3个月各就诊一次,此后每3个月就诊一次。此外,将指导孕妇到研究诊所接受所有医疗服务,并避免使用任何外部药物。将根据乌干达卫生部指南在研究诊所向妇女提供所有常规HIV护理。所有妇女将在研究诊所领取抗逆转录病毒药物和TS。将根据乌干达卫生部指南提供母乳喂养和婴儿喂养咨询。HIV护理以及母乳喂养和婴儿喂养建议可能会根据卫生部指南的最新护理标准进行更改。儿童将每4周安排到诊所就诊一次,并将指导儿童的父母/监护人带孩子到研究诊所接受所有医疗服务,并避免使用任何外部药物。研究诊所将每周7天开放,开放时间为上午8点至下午5点。每次研究参与者在诊所就诊时,都将进行标准化的病史采集和体格检查。

发热患者(鼓膜温度>38.0℃)或报告过去24小时内有发热史者,将采集手指末梢血进行厚血涂片检查。若厚血涂片阳性,则诊断为疟疾。若厚血涂片阴性,则由研究医师按非疟疾发热性疾病进行管理。若患者无发热且未报告近期发热,则不进行厚血涂片检查,但按常规检测计划进行者除外。孕妇和儿童每4周在诊所进行一次常规评估。孕妇和儿童将按照乌干达卫生部指南规定的标准接受照护。儿童将按照卫生部指南接受HIV暴露儿童的照护,但TS将继续不间断

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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