系统性红斑狼疮女性宫颈HPV感染患病率:系统综述与meta分析
本数据集来自 doi.org,由 Mendoza Pinto, Claudia 于 2019 年发布,机构为 Mendeley,主题涉及感染性疾病、风湿病学、系统性红斑狼疮与 meta 分析,本站分类为肿瘤/宫颈癌

基本信息
资源简介
系统性红斑狼疮女性宫颈HPV感染患病率:系统综述与meta分析
Prevalence of cervical HPV infection in women with systemic lupus erythematosus: a systematic review and meta-analysis
本数据集来自 doi.org,由 Mendoza Pinto, Claudia 于 2019 年发布,机构为 Mendeley,主题涉及感染性疾病、风湿病学、系统性红斑狼疮与 meta 分析,本站分类为肿瘤/宫颈癌。数据围绕系统性红斑狼疮(SLE)女性宫颈 HPV 感染患病率,通过系统综述与 meta 回归比较 SLE 患者与健康对照的宫颈 HPV 感染患病率,并评估宫颈 HPV 感染与这些患者中传统及 SLE 相关危险因素的关系。可用于感染与风湿免疫交叉领域的患病率估计、危险因素回归分析及证据综合研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:人乳头瘤病毒(HPV)是一种常见的性传播感染,被认为是宫颈癌的必要病因。本系统综述和 meta 回归的目标是:1)比较 SLE 患者与健康对照之间宫颈 HPV 感染的患病率;2)评估这些患者中宫颈 HPV 感染与宫颈 HPV 感染的传统危险因素及 SLE 相关危险因素之间的关系。方法:我们遵循 PRISMA 指南进行了系统文献综述(PubMed、Cochrane library、Embase、Virtual Health Library 和 SciELO 数据库)和 meta 回归,以调查成年 SLE 女性宫颈 HPV 感染的合并患病率。纳入的文章由两名研究者独立评估,他们提取了研究特征、既定结局、偏倚风险的信息,并总结了强度
【主题与分类】
主题标签:Infectious Disease、Rheumatology、Systemic Lupus Erythematosus、Meta-Analysis。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/mk8hdyk5sz
下载信息
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源站:https://doi.org/10.17632/mk8hdyk5sz
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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:
数据集大小约 156.0 KB。
数据说明
背景:人乳头瘤病毒(HPV)是一种常见的性传播感染,被认为是宫颈癌的必要病因。本系统综述与meta回归分析的目标是:1)比较SLE患者与健康对照组之间宫颈HPV感染的患病率;2)评估这些患者中宫颈HPV感染与传统及SLE相关风险因素之间的关系。方法:我们遵循PRISMA指南进行了系统性文献综述(PubMed、Cochrane library、Embase、Virtual Health Library和SciELO数据库),并采用meta回归分析来探究成年女性SLE患者中宫颈HPV感染的合并患病率。纳入的文章由两位研究者独立评估,他们提取了研究特征、定义的结果、偏倚风险,并总结了证据强度[使用牛津循证医学中心(EBM)证据等级评定证据质量]。通过meta回归分析,我们进一步分析了多个性伴侣和免疫抑制治疗等因素是否与HPV患病率相关。
我们采用牛津循证医学中心(EBM)证据等级评估了所纳入证据的质量。对于提供系统性红斑狼疮(SLE)女性与健康对照者HPV感染率数据的研究,计算了合并比值比(OR)和95%置信区间(CI)。结果:共检索到687篇文章;纳入9篇全文文章,研究SLE女性宫颈HPV感染率,共包括751名SLE女性。8项研究采用通用引物PCR。HPV感染率从3.1%到80.7%不等。随机效应荟萃分析显示,SLE女性与对照者宫颈HPV感染的合并感染率分别为34.15%(95% CI:19.6%-52.5%)与15.3%(95% CI 0.79-27.8%),OR = 2.87(95% CI:2.20-3.76),p< 0.0001,研究间异质性较大(I2= 95.4%)。
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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