C-3002:提升美国CASCADE临床站点宫颈癌筛查可及性与随访照护

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV、HPV、宫颈癌及宫颈癌前病变。研究包含Aim 1(含子目标1a和1b)与Aim 2

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其他Human Immunodeficiency Virus (HIV)Human Papillomavirus (HPV)Cervical CancerCervical Precancer
C-3002: Enhancing Cervical Cancer Screening Access and Follow-up Care at 'CASCADE' Clinical Sites in the United States

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

C-3002:提升美国CASCADE临床站点宫颈癌筛查可及性与随访照护

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV、HPV、宫颈癌及宫颈癌前病变。研究包含Aim 1(含子目标1a和1b)与Aim 2。Aim 1a将在佐治亚州(CS4)和马里兰州(CS8)的CASCADE临床站点所属感染病HIV门诊,通过回顾性电子健康记录审查,记录符合筛查条件的HIV感染女性(WWH)的宫颈癌筛查 cascade,评估其2022年9月1日至2025年8月31日间的筛查、随访和治疗史,并豁免知情同意。数据可用于分析HIV感染女性宫颈癌筛查可及性与随访照护情况(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Human Immunodeficiency Virus (HIV)、Human Papillomavirus (HPV)、Cervical Cancer、Cervical Precancer。本研究包含Aim 1(含子目标1a和1b)与Aim 2。Aim 1a将记录在美国佐治亚州(CS4)和马里兰州(CS8)的CASCADE临床站点附属感染病HIV门诊接受照护的符合筛查条件的HIV感染女性(WWH)中的宫颈癌筛查 cascade。Aim 1a将涉及由诊所工作人员进行的回顾性电子健康记录审查,以确定符合宫颈癌筛查条件的WWH数量(定义为年龄25岁及以上且有宫颈的个体),并评估其在2022年9月1日至2025年8月31日间的宫颈癌筛查、随访和治疗史。该医疗记录摘录豁免知情同意,佐治亚州最多2,500份记录,马里兰州最多1,000份记录。

【主题与分类】

主题标签:Human Immunodeficiency Virus (HIV)、Human Papillomavirus (HPV)、Cervical Cancer、Cervical Precancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07520188

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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

研究条件:人类免疫缺陷病毒(HIV)、人乳头瘤病毒(HPV)、宫颈癌、宫颈癌前病变。本研究包括目标1(含子目标1a和1b)和目标2。子目标1a将记录在佐治亚州(CS4)和马里兰州(CS8)隶属于美国CASCADE临床站点的传染病HIV诊所接受治疗的符合筛查条件的HIV感染女性(WWH)的宫颈癌筛查流程。子目标1a将涉及由诊所工作人员进行的回顾性电子健康记录病历审查,以确定符合宫颈癌筛查条件的WWH人数(定义为25岁及以上拥有子宫颈的个体),并评估其在2022年9月1日至2025年8月31日期间的宫颈癌筛查、随访和治疗史。本病历数据提取获豁免知情同意,将提取佐治亚州最多2,500份记录和马里兰州最多1,000份记录。所收集的数据将量化筛查资格、筛查完成情况、异常结果、随访程序(包括阴道镜检查)和治疗情况,以识别筛查连续过程中的差距。

该临床试验记录包括目标1b和目标2,因为目标1a为回顾性病历审查。本临床试验注册记录代表目标1b和目标2,因为目标1a为回顾性病历审查。目标1b将包括通过医疗服务提供者转介或对诊所或社区传单的回应确定的WWH进行深入定性访谈。访谈将探讨宫颈癌筛查和随访护理的障碍与促进因素,并评估对不同HPV自采样方法如何能提高依从性并为未来指南提供信息的看法。参与者将被分为三组:第1组将包括来自参与临床站点、有异常筛查史且按照国家标准指南接受筛查的WWH(每家诊所最多5人,总计最多20人),其中至少包括一名接受过阴道镜检查的个体,以及每家诊所至少两名在异常筛查结果后未完成推荐随访阴道镜检查或治疗的个体。

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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