刚果民主共和国干血斑乙肝病毒诊断复制数据:克服误诊以实现2030年WHO目标
该数据集来自search.dataone.org,围绕刚果民主共和国Kinshasa地区2016至2022年采集的干血斑样本,用于研究HBV血清流行率并评估快速诊断试验相对于干血斑洗脱液的诊断准确性

基本信息
资源简介
刚果民主共和国干血斑乙肝病毒诊断复制数据:克服误诊以实现2030年WHO目标
Replication Data for: Hepatitis B virus diagnosis using dried blood spots in the D.R.Congo: overcoming misdiagnosis to achieve 2030 WHO targets
该数据集来自search.dataone.org,围绕刚果民主共和国Kinshasa地区2016至2022年采集的干血斑样本,用于研究HBV血清流行率并评估快速诊断试验相对于干血斑洗脱液的诊断准确性。样本送至西班牙以化学发光法测定HBsAg和HBc-Ab,部分患者现场用Determine和Abbott进行毛细血管血检测。数据可用于分析HBV活跃与既往感染的血清流行率,以及评估RDT和免疫测定的敏感性与特异性,为乙肝筛查和实现2030年WHO目标提供依据(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:在刚果民主共和国,乙型肝炎是一个公共卫生问题。本研究旨在深入了解该国HBV血清流行率,并评估快速诊断试验相对于干血斑洗脱液在HBV筛查中的诊断准确性。方法:于2016-2022年在Kinshasa获取DBS并送至西班牙,在那里通过化学发光法测定HBsAg和HBc-Ab的存在。在一些患者中,毛细血管血样本在现场进行了检测(Determine,Abbott)。结果:活跃HBV的总体血清流行率为4.1%,既往感染为14.3%。年龄组、性别、队列以及HIV或HCV状态之间未发现显著差异。HBV RDT的敏感性为60%(95%CI:26-88),特异性为100%(95%CI:98-100)。HBs-Ag免疫测定显示出卓越的敏感性(ECLIA-COBAS 100%,95%CI:66-100;ELFA-miniVIDAS 100%,95%CI:99-100)和sp
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Kinshasa、HEPATITIS B、DBS。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae41ffc7eabc280e4ed61bdff58c46b5b14029921dfc6466fb30af74d428844dc
使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:在刚果民主共和国,乙型肝炎是一个公共卫生问题。本研究旨在深入了解该国HBV的血清流行率,并评估快速诊断检测相较于干血斑洗脱液在HBV筛查中的诊断准确性。方法:于金沙萨采集干血斑(2016—2022年),并送至西班牙,通过化学发光法测定HBsAg和HBc-Ab的存在。部分患者在现场采用毛细血管血样进行检测(Determine、Abbott)。结果:总体血清流行率中,活动性HBV为4.1%,既往感染已清除的HBV为14.3%。在不同年龄组、性别、队列以及HIV或HCV状态之间未发现显著差异。HBV快速诊断检测的敏感性为60%(95%CI:26—88),特异性为100%(95%CI:98—100)。HBs-Ag免疫检测针对同一标准显示出优异的敏感性(ECLIA-COBAS 100%,95%CI:66—100;ELFA-miniVIDAS 100%,95%CI:99—100)和特异性(ECLIA-COBAS 100%,95%CI:98—100;ELFA-miniVIDAS 100%,95%CI:99—100)。快速诊断检测与化学发光法之间的一致性良好(Cohen’s kappa 0.71,p<0.001)。
HBc-Ab敏感性在ELFA-miniVIDAS平台(66%,95%CI:46-82)低于ECLIA-COBAS平台(100%,95%CI:96-100)。所有检测的阳性和阴性预测值均足够。结论:HBV血清阳性率结果与金沙萨中等程度的HBV传播相符。使用RDTs导致40%的误诊,而DBS洗脱液的免疫诊断显示出卓越的敏感性和特异性。本研究表明,DBS是方便可靠的样本,适用于现实生活中的低资源环境。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




