减少HIV感染女性污名化的多层次干预评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07881575

标准获取流程：

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：HIV（人类免疫缺陷病毒）。本研究将评估一项多层面HIV污名减少干预的有效性和实施情况，该干预整合了两个基于证据、经文化适配的组成部分，此前已在坦桑尼亚进行过改编：一是“整体机构方法”（Total Facility Approach, TFA），用于减少临床和非临床工作人员中的卫生保健机构（HCF）污名；二是“Labda Siku Moja”（LSM），通过动机性访谈技术引导的基于民族戏剧的小组课程，减少WLWH的内化污名。采用混合1型有效性-实施设计，我们将在达累斯萨拉姆地区20家提供ART的卫生部和非营利信仰类HCF中开展一项分层2×2析因整群随机对照试验。机构将被随机分配至TFA或标准照护（SOC）。在每个机构内，34名错过就诊或最近一次就诊迟到14天及以上的WLWH（N=680）将被个体随机分配接受LSM或SOC。主要结局为12个月内测量的生活质量（WHOQOL-BREF）和病毒抑制（<50拷贝/ml）。

一项前瞻性混合方法过程评估将利用项目数据、调查、定性焦点小组和微观成本核算方法，评估实施保真度、变革机制与中介因素（包括污名和社会心理构念）、情境对结局的影响以及初步干预成本。由WLWH、社区伙伴、服务提供者和卫生部代表组成的研究咨询小组（SAG）将指导干预措施的完善、解读研究结果，并制定建议以优化研究，为更广泛的实施做准备。如果有效，该研究将提供可推广的证据，以改善WLWH的生活质量和病毒抑制，并推进坦桑尼亚及全球终结HIV流行的目标。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。