HIV感染9-14岁女孩和男孩接种qHPV疫苗持续免疫原性队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/宫颈癌分类,聚焦HIV感染9-14岁女孩和男孩接种四价HPV疫苗后的持续免疫原性队列研究

Kenya Medical Research InstituteKenya Medical Research Institute
clinicaltrials
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其他Human PapillomavirusHIV-1 Infection疫苗编码
A Cohort Study to Assess Sustained Immunogenicity to qHPV Vaccine Among HIV-infected Girls and Boys Age 9-14 Years

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

HIV感染9-14岁女孩和男孩接种qHPV疫苗持续免疫原性队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/宫颈癌分类,聚焦HIV感染9-14岁女孩和男孩接种四价HPV疫苗后的持续免疫原性队列研究。源站描述指出HIV感染者HPV相关疾病负担更重,HIV感染女性宫颈癌风险为未感染女性的2-22倍,四价疫苗Gardasil对HPV 16、18及6、11型有保护效力,而疫苗保护持续时间对总体效果至关重要。数据可用于研究HIV感染青少年HPV疫苗的免疫持久性及宫颈癌预防(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:人乳头瘤病毒、HIV-1感染。HIV感染者承受着不成比例的HPV相关疾病负担,提示从HPV感染到恶性肿瘤的进展更为迅速。与未感染女性相比,HIV感染女性患宫颈癌的风险增加2-22倍。以“Gardasil”为商品名的四价HPV疫苗已证明对已知导致70%宫颈癌的型特异性HPV感染(HPV 16和18)以及已知在HIV阴性年轻女性人群中导致90%肛门生殖器疣的HPV 6和11具有效力。由于HPV暴露风险在人的整个性生活中持续存在,保护持续时间——尤其是当疫苗在青春期前接种时——对总体疫苗效力至关重要。对HIV未感染个体的延长随访显示,对HPV疫苗的持续应答分别达8.4年和6年。

【主题与分类】

主题标签:Human Papillomavirus、HIV-1 Infection。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01446718

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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:人乳头瘤病毒、HIV-1感染。HIV感染者承受着不成比例的HPV相关疾病负担,这表明从HPV感染到恶性肿瘤的进展更为迅速。与未感染女性相比,HIV感染女性患宫颈癌的风险增加2-22倍。市售名为“Gardasil”的四价HPV疫苗已在HIV阴性年轻女性人群中证明对已知导致70%宫颈癌的型特异性HPV感染(HPV 16和18型)以及已知导致90%肛门生殖器疣的HPV 6和11型具有效力。由于HPV暴露风险在人的整个性生活中持续存在,保护持续时间——尤其是当疫苗在青春期前接种时——对整体疫苗效力至关重要。对HIV未感染个体的延长随访显示,二价和四价HPV疫苗分别持续应答8.4年和6年。然而,其他疫苗如乙型肝炎疫苗已被证明在HIV感染者中需要额外剂量才能有效。

关于HIV感染青少年HPV疫苗免疫原性的数据仅限于12个月的随访期。现行HPV疫苗指南针对的是性行为前的青少年。由于HPV暴露风险在个体整个性生活中持续存在,疫苗所提供的保护持续时间对整体疫苗效力至关重要。HPV 6/11/16/18型抗体应答的持续 duration 与疫苗效力直接相关,并决定是否需要加强接种。因此,研究者提议延长对肯尼亚179名9-14岁已接种3剂四价“Gardasil”疫苗的男孩和女孩的随访,每年评估免疫原性。研究地点:Partners in Prevention,Thika站点

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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