塞拉利昂弗里敦HIV诊断后12个月前瞻性队列中失访者多在弗里敦停止照护

背景:pre-ART人群的异质性要求对HIV照护级联进行更精细的描述。方法:我们在塞拉利昂弗里敦单一中心对12个月期间新诊断HIV感染者进行前瞻性队列研究,然后追踪那些在pre-ART照护期间(ART启动前)失访(LTFU)者

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The majority of the pre-antiretroviral population who were lost to follow-up stopped their care in Freetown, Sierra Leone: a 12-month prospective cohort study starting with HIV diagnosis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

塞拉利昂弗里敦HIV诊断后12个月前瞻性队列中失访者多在弗里敦停止照护

背景:pre-ART人群的异质性要求对HIV照护级联进行更精细的描述。方法:我们在塞拉利昂弗里敦单一中心对12个月期间新诊断HIV感染者进行前瞻性队列研究,然后追踪那些在pre-ART照护期间(ART启动前)失访(LTFU)者

The majority of the pre-antiretroviral population who were lost to follow-up stopped their care in Freetown, Sierra Leone: a 12-month prospective cohort study starting with HIV diagnosis

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:pre-ART人群的异质性要求对HIV照护级联进行更精细的描述。方法:我们在塞拉利昂弗里敦单一中心对12个月期间新诊断HIV感染者进行前瞻性队列研究,然后追踪那些在pre-ART照护期间(ART启动前)失访(LTFU)者。ART资格基于CD4细胞计数结果<350 mm/cells和/或WHO临床3或4期。在最后三个月内就诊者被视为保留在照护中。ART依从性通过药房取药日期测量。“有效HIV照护”定义为在12个月时完成照护级联,无论患者是否在接受ART。对pre-ART照护期间LTFU者获取追踪结局。结果:408人新

【主题与分类】

主题标签:HIV照护级联、pre-ART失访、前瞻性队列、塞拉利昂弗里敦、HIV诊断、失访追踪、CD4细胞计数、ART依从性。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%3A228ca3ac8a76b7ad9f8e68cbd2cd47fa91ee746129bdf3717b3025e098cc2051

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

背景:抗逆转录病毒治疗前(pre-ART)人群的异质性要求对HIV关怀级联进行更细致的描述。方法:我们在塞拉利昂弗里敦的一家单一中心,对为期12个月内新诊断HIV感染者进行前瞻性队列研究,随后追踪那些在pre-ART关怀期间(ART启动前)失访(LTFU)的人员。ART资格基于CD4细胞计数结果< 350 mm/cells和/或WHO临床分期3或4期。在最后三个月内参加预约的人员被视为保留在关怀中。ART依从性通过药房续药日期进行测量。“有效HIV关怀”定义为在12个月时完成关怀级联,无论患者是否接受ART。对在pre-ART关怀期间失访的人员获取了追踪结果。结果:筛查了408名新诊断HIV感染者,入组338人,255人被…

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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