含减量IPV六价疫苗免疫原性与安全性临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项在健康婴幼儿中开展的观察者盲法、随机、阳性对照、多中心临床研究，评估含减量IPV的六价疫苗与已上市HEXASIIL®疫苗的免疫原性和安全性
基本信息
资源简介
含减量IPV六价疫苗免疫原性与安全性临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项在健康婴幼儿中开展的观察者盲法、随机、阳性对照、多中心临床研究，评估含减量IPV的六价疫苗与已上市HEXASIIL®疫苗的免疫原性和安全性。研究计划入组1557名6-8周龄婴儿，按2:1随机分配至减量IPV六价疫苗组（1038名）和HEXASIIL®组（519名），分别接受3剂基础免疫及加强免疫，并收集至第三剂接种后28天的安全性和免疫原性数据提交监管机构。数据可用于疫苗免疫原性与安全性评价相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：适应症：白喉免疫、破伤风免疫、百日咳免疫、乙型肝炎免疫、b型流感嗜血杆菌免疫、脊髓灰质炎免疫。这是一项在健康婴幼儿和幼儿中开展的观察者盲法、随机、阳性对照、多中心研究，旨在评估SIIPL减量IPV六价疫苗与已上市的SIIPL HEXASIIL®疫苗相比的免疫原性和安全性。一千五百五十七名6-8周龄（42至56天，含首尾两天）婴儿将按2:1比例随机分组（SIIPL减量IPV六价疫苗组1038名婴儿，SIIPL HEXASIIL®组519名），分别接受3剂基础免疫系列接种，随后接受加强剂量接种。截至第三剂接种后28天（即第7次访视）收集的安全性和免疫原性数据将提交给监管机构。所有受试者w
【主题与分类】
主题标签：Diptheria Immunization、Tetanus Immunization、Pertussis Immunization、Hepatitis B Immunization、Polio Immunization。本站分类：感染/感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06413121
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06413121
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：白喉免疫、破伤风免疫、百日咳免疫、乙型肝炎免疫、b型流感嗜血杆菌免疫、脊髓灰质炎免疫。这是一项在健康婴幼儿中开展的观察者盲法、随机、阳性对照、多中心研究，旨在评估SIIPL减量IPV六价疫苗与已获批的SIIPL HEXASIIL®疫苗相比的免疫原性和安全性。一千五百五十七名6-8周龄（42至56天，含首尾两天）的婴儿将按2：1的比例随机分组（SIIPL减量IPV六价疫苗组1038名婴儿，SIIPL HEXASIIL®组519名婴儿），分别接受3剂基础免疫系列接种，随后接受加强剂量接种。第三次接种后28天内（即第7次访视）收集的安全性和免疫原性数据将提交至监管机构。所有受试者将继续随访以进行加强剂量接种。
在第7次访视后（即完成基础免疫程序后28天），受试者将从6月龄开始每3个月进行一次安全性随访（即6、9、12、15、18和21月龄时），直至其在12-24月龄期间任何时间接种加强针。加强免疫后28天将进行加强后随访访视（EOS访视），即第10次访视，以评估安全性和加强后免疫原性。
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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