HSIL/CIN 切除治疗后预防性 HPV 疫苗防复发回顾性队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在西班牙马德里 Clínico San Carlos 医院开展的回顾性队列研究,覆盖 2012 至 2018 年因 HSIL/CIN 接受切除治疗的女性

基本信息
资源简介
HSIL/CIN 切除治疗后预防性 HPV 疫苗防复发回顾性队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在西班牙马德里 Clínico San Carlos 医院开展的回顾性队列研究,覆盖 2012 至 2018 年因 HSIL/CIN 接受切除治疗的女性。研究比较 2015 至 2018 年接种 HPV 预防性疫苗的治疗组与 2012 至 2015 年未接种的对照组,评估疫苗对 HPV 相关病变复发的效果,数据通过查阅临床记录获得,可用于分析疫苗接种与病变复发的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈、发育不良、HPV 感染、HPV 疫苗、宫颈病变。一项回顾性队列研究,对象为 2012-2018 年间在 Clínico San Carlos 医院(马德里)因 HSIL/CIN 接受切除治疗的女性。将评估预防性 HPV 疫苗在因 HPV 相关疾病接受治疗的女性中的有效性。为此,将比较 2015-2018 年间接受治疗并接种 HPV 疫苗的女性组与 2012-2015 年间接受治疗且未接种 HPV 疫苗的对照组之间的病变复发百分比。数据将通过查阅临床记录获得。我们的方案如上所述:HPV 检测方法:HPV 检测通过液体基础方法使用 CLARK PAPILOMAVIRUS HUMAN 检测进行,该检测可检测 HPV 病毒(6、11、16、18、26、31、33、35、39、40、42、43、44、45、5
【主题与分类】
主题标签:Cervix, Dysplasia、HPV Infection、HPV Vaccine、Cervix Lesion。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04171505
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04171505
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- 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
条件:宫颈、发育不良、HPV感染、HPV疫苗、宫颈病变。一项回顾性队列研究,研究对象为2012年至2018年间在Clínico San Carlos医院(马德里)因HSIL/CIN接受切除治疗的女性。将评估预防性HPV疫苗接种在因HPV相关疾病接受治疗的女性中的有效性。为此,将比较2015年至2018年间接受治疗并接种HPV疫苗的女性群体与2012年至2015年间接受治疗但未接种HPV疫苗的对照组群体之间的病变复发百分比。数据将通过审查临床记录获得。我们的方案如上所述:HPV检测方法:HPV检测采用液体基础方法,通过CLARK PAPILOMAVIRUS HUMAN检测试剂盒进行,该试剂盒可检测HPV病毒的存在(6、11、16、18、26、31、33、35、39、40、42、43、44、45、51、52、53、54、56、58、59、61、62、66、68、70、71、72、73、81、82、83、84、85和89型)。该检测的诊断敏感性为98.2%,诊断特异性为100%,分析特异性为100%。
该检测的分析灵敏度在拷贝数为1,000或10,000时为100%,具体取决于HPV型别。实验室已对SEAP开展了外部质量控制。术前评估:细胞学结果异常和/或HPV检测阳性的患者被转诊至Clínico San Carlos医院PTGI门诊,依据西班牙宫颈病理与阴道镜协会(AEPCC)2006年和2014年发布的《宫颈癌预防指南》进行评估。这些患者接受了阴道镜检查,必要时行活检+/- HPV检测。诊断为HSIL/CIN 2+且符合纳入标准的患者接受宫颈锥切术,随后在签署经伦理委员会批准的知情同意书后纳入研究。我们将考虑首剂疫苗接种日期。所接种疫苗类型可为:双价疫苗
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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