长期HPV疫苗效力评估

源站描述指出,因伦理和实际原因,疫苗上市前III期临床试验以宫颈上皮内瘤变2级及以上(CIN2+)病变作为宫颈癌的替代效力终点,而HPV疫苗对宫颈癌及其他HPV相关非宫颈癌的长期影响仍需在上市后进一步探索

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clinicaltrials
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其他预测Uterine Cervical Cancer疫苗编码
Evaluation of Long-term HPV Vaccine Efficacy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

长期HPV疫苗效力评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤领域的宫颈癌,围绕GSK Biologicals的HPV-16/18 LI VLP AS04疫苗长期效力评估。源站描述指出,因伦理和实际原因,疫苗上市前III期临床试验以宫颈上皮内瘤变2级及以上(CIN2+)病变作为宫颈癌的替代效力终点,而HPV疫苗对宫颈癌及其他HPV相关非宫颈癌的长期影响仍需在上市后进一步探索。该数据可用于研究疫苗对CIN2+及CIN3+的效力、不同HPV型别的保护作用以及长期随访中的效果预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈癌。摘要:出于伦理和实际原因,GSK Biologicals的HPV-16/18 LI VLP AS04疫苗的上市前临床效力III期试验使用宫颈上皮内瘤变2级及以上(CIN2+)病变作为宫颈癌的替代效力终点。然而,HPV疫苗接种对宫颈癌以及其他HPV相关非宫颈癌的长期影响,是一个值得在上市后环境中进一步探索的领域。多国III期试验的结果显示,该疫苗对与HPV-16和/或HPV-18相关的CIN2+具有高效力,对无论病变中HPV型别的CIN2+和CIN3+均具有显著疫苗效力,并有证据表明对与HPV 31和45型相关的CIN2+具有保护作用[Paavonen, et al. 2009]。随着时间的推移,接种疫苗的队列应受益于大幅减少的……

【主题与分类】

主题标签:Uterine Cervical Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01393470

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01393470

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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

适应症:宫颈癌。摘要:出于伦理和实践方面的原因,GSK Biologicals公司的HPV-16/18 LI VLP AS04疫苗在上市前的临床效力III期试验中,采用宫颈上皮内瘤变2级及以上(CIN2+)病变作为宫颈癌的替代效力终点。然而,HPV疫苗接种对宫颈癌以及其他HPV相关非宫颈癌的长期影响,仍是一个需要在上市后环境中进一步探索的领域。多国III期试验的结果显示,该疫苗对与HPV-16和/或HPV-18相关的CIN2+具有高疫苗效力,对无论病变中HPV类型的CIN2+和CIN3+均具有显著疫苗效力,并有证据表明对与HPV 31型和45型相关的CIN2+具有保护作用[Paavonen, et al. 2009]。随着时间的推移,考虑到对致癌性非疫苗HPV型别的影响,接种疫苗的队列应能从宫颈癌发病率的显著降低中获益。

这项长期研究旨在评估GSK Biologicals公司的HPV-16/18疫苗对宫颈癌前病变及宫颈癌发生的长期影响,具体目标如下:* 通过比较A组和C组(见下文),评估HPV-16/18 L1 VLP AS04疫苗对宫颈癌及其直接前驱病变(CIN3+)发生的长期效力:即宫颈上皮内瘤变3级(CIN3)和原位腺癌(AIS)。* 通过比较A组和C组(见下文),评估HPV-16/18 L1 VLP AS04疫苗对以下可能与HPV相关的非宫颈癌症发生的影响,如外阴上皮内瘤变、阴道上皮内瘤变、肛门生殖器肿瘤及口咽部肿瘤。* 作为解释性目标,通过对各队列及交叉接种的B组(见下文)进行密切监测,评估接种HPV-16/18 L1 VLP AS04疫苗的受试者中与HPV-16或HPV-18感染相关的CIN3+突破病例的发生情况。

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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