抗大流行H1N1疫苗接种在风湿性疾病中的安全性与有效性
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦抗大流行 H1N1 疫苗在风湿性疾病患者中的安全性与有效性。覆盖类风湿关节炎、脊柱关节炎、系统性红斑狼疮、皮肌炎、混合性结缔组织病、系统性血管炎、系统性硬化症及干燥综合征等病种

基本信息
资源简介
抗大流行H1N1疫苗接种在风湿性疾病中的安全性与有效性
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦抗大流行 H1N1 疫苗在风湿性疾病患者中的安全性与有效性。覆盖类风湿关节炎、脊柱关节炎、系统性红斑狼疮、皮肌炎、混合性结缔组织病、系统性血管炎、系统性硬化症及干燥综合征等病种。风湿性疾病预后随治疗发展而改善,但感染仍是该人群发病和死亡的重要原因,接种疫苗是预防手段之一。2009 年新型甲型 H1N1 流感病毒出现引发公共卫生关注,接受免疫抑制治疗的患者有接种指征,但存在自身免疫病再激活、不良事件及免疫原性不足等担忧。该数据可用于评估疫苗接种后的免疫反应与安全性相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:类风湿关节炎、脊柱关节炎、系统性红斑狼疮(SLE)、皮肌炎(DM)、混合性结缔组织病、系统性血管炎、系统性硬化症(SSc)、干燥综合征。随着治疗的发展,风湿性疾病的预后已显著改善。然而,感染被认为是该组患者发病和死亡的最重要原因。预防此类并发症的方法之一是接种疫苗。2009年,一种新型大流行流感病毒株(A/H1N1/2009)出现,引起了公共卫生的重大担忧。接受免疫抑制治疗的患者有接种甲型H1N1流感病毒疫苗的指征。然而,人们担心这些患者可能出现自身免疫性疾病再激活、发生不良事件以及免疫原性不足。缺乏评估该……的研究
【主题与分类】
主题标签:Rheumatoid Arthritis、Spondyloarthritis、Systemic Lupus Erythematosus (SLE)、Dermatomyositis (DM)、DMixed Connective Tissue Disease、Systemic Vasculitis、Systemic Sclerosis (SSc)、Sjögren's Syndrome、Antiphospholipid Syndrome、Juvenile Idiopathic Arthritis。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01151644
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01151644
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- 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
疾病:类风湿关节炎、脊柱关节炎、系统性红斑狼疮(SLE)、皮肌炎(DM)、混合性结缔组织病、系统性血管炎、系统性硬化症(SSc)、干燥综合征。随着治疗的发展,风湿性疾病的预后已显著改善。然而,感染被认为是该组患者发病和死亡的最重要原因。预防此类并发症的方法之一是接种疫苗。2009年,一种新型大流行性流感病毒株(A/H1N1/2009)出现,引起了公共卫生领域的重大关注。接受免疫抑制治疗的患者有接种甲型H1N1流感病毒疫苗的指征。然而,人们担心可能诱发自身免疫性疾病复发、出现不良事件以及这些患者免疫原性不足。缺乏评估甲型H1N1/2009流感疫苗在这些风湿病患者中的有效性和安全性的研究,促成了本研究的开展。
本研究的目标是评估疫苗病毒A(H1N1)/2009在患有风湿性疾病的免疫抑制患者中的体液免疫应答和安全性,并与健康对照组进行比较。我们招募了400名类风湿关节炎患者、350名脊柱关节炎患者、1000名系统性红斑狼疮(SLE)患者、150名皮肌炎(DM)患者、100名混合性结缔组织病患者、150名系统性血管炎患者、250名系统性硬化症(SSc)患者、100名干燥综合征患者、100名抗磷脂综合征患者、100名幼年特发性关节炎患者、80名幼年SLE患者和80名幼年DM患者,这些患者均在我们风湿病门诊部和儿童风湿病科儿童研究所(HC-FMUSP)接受随访。对照组招募了200名ICHC-FMUSP的健康员工。所有参与者均获得了知情同意,且本研究已获得当地伦理委员会的批准。所有受试者均接种了针对甲型流感病毒A/(H1N1)/2009的疫苗(该疫苗由圣保罗布坦坦研究所批准并提供)。采集血样以测定抑制甲型流感病毒血凝素的抗体水平(
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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