GSK HPV疫苗中国女性上市后安全性监测研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,是一项针对GSK Biologicals HPV疫苗(Cervarix)在中国女性中上市后安全性监测的前瞻性多中心队列研究

基本信息
资源简介
GSK HPV疫苗中国女性上市后安全性监测研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,是一项针对GSK Biologicals HPV疫苗(Cervarix)在中国女性中上市后安全性监测的前瞻性多中心队列研究。研究聚焦宫颈上皮内瘤变,收集疫苗接种后安全性数据、潜在免疫介导疾病(pIMDs)相关信息以及妊娠结局(包括新生儿出生缺陷)。Cervarix于2016年7月获中国国家药品监督管理局批准,用于9-25岁女性预防HPV 16和18型所致宫颈癌及癌前病变。数据可用于疫苗安全性评估与免疫相关不良事件监测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈上皮内瘤变。这项前瞻性、多中心、上市后监测(PMS)队列研究的目的是监测Cervarix的安全性,Cervarix是首个在中国获批使用的HPV疫苗,用于帮助预防由HPV 16和18型引起的宫颈癌。该疫苗于2016年7月获得中国国家药品监督管理局(CNDA)批准。根据CNDA的承诺,本研究收集了有关疫苗安全性的数据、潜在免疫介导疾病(pIMDs)的相关信息(这些疾病可能影响免疫系统),以及对妊娠结局(POs)的影响,包括新生儿的出生缺陷。Cervarix获批用于9-25岁女性,用于预防宫颈癌、宫颈上皮内瘤变1级(CIN1)、宫颈上皮内瘤变2级、3级(CIN 2/3)以及原位腺癌
【主题与分类】
主题标签:Cervical Intraepithelial Neoplasia。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03438006
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03438006
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:宫颈上皮内瘤变。这项前瞻性、多中心、上市后监测(PMS)队列研究的目的是监测Cervarix的安全性,该疫苗是首个在中国获批用于帮助预防由HPV 16型和18型引起的宫颈癌的HPV疫苗。该疫苗于2016年7月获得中国国家药品监督管理局(CNDA)批准。按照CNDA的承诺,本研究收集了有关疫苗安全性的数据、潜在免疫介导性疾病(pIMDs)的相关信息——pIMDs是指可能影响免疫系统的疾病——以及对妊娠结局(POs)包括新生儿出生缺陷的影响。Cervarix获批用于9-25岁女性,用于预防由高危型人乳头瘤病毒(HR-HPV)16型和18型引起的宫颈癌、宫颈上皮内瘤变1级(CIN1)、宫颈上皮内瘤变2级和3级(CIN 2/3)及原位腺癌。2018年5月,Cervarix还获批用于45岁及以下女性。暴露集(ES)包括3013名受试者,她们按照标准实践自愿接种了Cervarix。
该研究收集了免疫接种后任何不良事件、pIMDs、POs和先天性异常的信息。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




