亚美尼亚、格鲁吉亚和坦桑尼亚注射吸毒者丙型肝炎简化诊疗路径研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦亚美尼亚、格鲁吉亚和坦桑尼亚注射吸毒者的丙型肝炎诊疗。研究采用非随机、准实验、前瞻性比较试验,每臂约 350 人启动丙型肝炎治疗

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clinicaltrials
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基因组Hepatitis CRDT
Simplifying Hepatitis C Pathways for People Who Inject Drugs in Armenia, Georgia, and Tanzania

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

亚美尼亚、格鲁吉亚和坦桑尼亚注射吸毒者丙型肝炎简化诊疗路径研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦亚美尼亚、格鲁吉亚和坦桑尼亚注射吸毒者的丙型肝炎诊疗。研究采用非随机、准实验、前瞻性比较试验,每臂约 350 人启动丙型肝炎治疗。一臂为简化照护模式,先快速丙型肝炎抗体检测,再以阳性丙型肝炎 RNA 检测确认后启动治疗;另一臂在快速抗体阳性后同日启动治疗,不先行 RNA 确认,RNA 检测在治疗提供后完成。数据可用于评估简化路径的可行性、有效性、成本效果与可接受性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Hepatitis C,RDT。研究者将开展一项研究,试验一种新的、简化的、成本更低的临床路径,并确定其在亚美尼亚、格鲁吉亚和坦桑尼亚的可行性、有效性、成本效果和可接受性。这是一项非随机、准实验、前瞻性比较试验,每臂约 350 名参与者启动丙型肝炎治疗。第一臂为简化照护模式(遵循全球指南),在快速丙型肝炎抗体检测和确认性阳性丙型肝炎核糖核酸(RNA)检测后开始丙型肝炎治疗。第二臂将在快速抗体检测阳性后同日开始治疗,治疗开始前不进行确认性 RNA 检测(RNA 检测将在提供治疗后完成)。在第二臂中,治疗决定将基于……的结果

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis C、RDT。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06159504

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    • 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:丙型肝炎,快速诊断检测(RDT)。研究者将开展一项研究,试验一种新的、简化的、低成本的临床路径,并确定其在亚美尼亚、格鲁吉亚和坦桑尼亚的可行性、有效性、成本效益和可接受性。这是一项非随机、准实验性、前瞻性比较试验,每组约有350名参与者开始接受丙型肝炎治疗。第一组为简化照护模式(遵循全球指南),在快速丙型肝炎抗体检测和确认性丙型肝炎病毒核糖核酸(RNA)阳性检测后开始丙型肝炎治疗。第二组将在快速抗体检测阳性后当天开始治疗,治疗开始前不进行确认性RNA检测(RNA检测将在提供治疗后完成)。在第二组中,治疗决定将基于快速抗体检测早期读取时间(< 5分钟)的结果,既往研究结果表明该结果与丙型肝炎RNA阳性检测结果高度相关。

所有阳性参与者将接受索磷布韦(400mg)和维帕他韦(100mg)治疗,每日自行口服一次,持续12周。丙型肝炎治愈将通过持续病毒学应答(SVR)实验室检测进行评估。第一个主要结局是可行性,在整个照护级联过程中进行测量。两个组别比较的主要结局将是参与者1)开始治疗和2)实现SVR的比例。早期读取时间的检测一致性和有效性将对照实验室RNA检测结果进行评估(该结果也将指导第2组继续或停止治疗的决定)。将使用混合效应模型评估研究结局,传染病建模将确定成本效益。这些模式的可接受性和可行性将通过参与者和从业者访谈的主题分析以及现场评估来评估。

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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