St. Joseph's HPV自我采样:在诊所提供自我采样选项

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦宫颈癌筛查场景下的HPV自我采样选项。研究在PSH St. Joseph's住院医师诊所招募就诊患者,向符合筛查条件的患者提供三种选择:就诊后接受自我采样HPV检测、另行预约现场宫颈癌筛查,或表示暂不感兴趣

Milton S. Hershey Medical CenterMilton S. Hershey Medical Center
clinicaltrials
浏览 4
文本分类Cervical Cancer Screening
St. Joseph's HPV Self-sampling: Offering a Self-sampling Option in Clinic

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

St. Joseph's HPV自我采样:在诊所提供自我采样选项

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦宫颈癌筛查场景下的HPV自我采样选项。研究在PSH St. Joseph's住院医师诊所招募就诊患者,向符合筛查条件的患者提供三种选择:就诊后接受自我采样HPV检测、另行预约现场宫颈癌筛查,或表示暂不感兴趣。选择自我采样的患者将获得包含采样工具、使用说明、研究摘要说明、包装说明信、Penn State Health临床实验室病理服务专用账户申请表及预付回邮信封的采样包。数据可用于研究筛查偏好、自我采样接受度及筛查依从性等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈癌筛查。患者将在PSH St. Joseph's住院医师诊所就诊期间被招募。如果患者需要进行宫颈癌筛查,将向其出示研究说明信,允许其在以下选项中选择:(1)在就诊后接受自我采样的HPV检测,(2)另行预约现场宫颈癌筛查,或(3)表示目前对任一选项均不感兴趣(见研究说明信)。如果患者要求进行自我采样的HPV检测(选项1),将获得一个包含HPV自我采样检测及使用说明、研究摘要说明、包装说明信、Penn State Health临床实验室病理服务专用账户申请表以及预付回邮信封的采样包。患者将填写病理服务专用账户

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05092022

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05092022

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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。

数据说明

条件:宫颈癌筛查。患者将在PSH圣约瑟夫住院医师诊所预约就诊期间被招募。如果患者已到宫颈癌筛查时间,将向其提供研究信函,使其能够在以下选项中选择:(1)在预约就诊后接受自采样HPV检测,(2)另行预约时间进行现场宫颈癌筛查,或(3)表示目前对这两种选择均不感兴趣(见研究信函)。如果患者要求进行自采样HPV检测(选项1),将向其提供一个包含HPV自采样检测试剂盒及使用说明、研究摘要说明、试剂盒附信、Penn State Health临床实验室病理服务专用账户申请单以及预付回邮信封的包裹。患者需在病理服务专用账户申请单上填写其姓名、出生日期、性别以及样本采集日期和时间。填写完成的检测样本和病理服务专用账户申请单将放入预付回邮信封中,寄送至Penn State Health临床实验室。

患者的病历中将添加一条记录,说明已提供自采样HPV检测,并注明提供日期。选择方案2(即在稍后日期安排现场宫颈癌筛查)的患者,将在当前诊所预约结账时获得安排时间的机会。预约信息将与研究团队共享,以确保患者按时就诊或在需要时重新预约。选择方案3的患者无需额外随访。患者的病历中将添加一条记录,说明其拒绝了HPV筛查,并注明拒绝筛查的日期。自采样HPV检测的结果将由Penn State Health Clinical Laboratory安全发送给项目经理进行追踪。随后,结果将发送给研究团队的一名成员。

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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