A5264: 资源有限环境下有限分期艾滋病相关卡波西肉瘤治疗中单独抗逆转录病毒疗法与延迟化疗对比抗逆转录病毒疗法联合即刻辅助化疗的随机评估（REACT-KS）AMC 067
该数据集是一个包含190名HIV感染合并轻度至中度卡波西肉瘤患者的临床随机对照试验数据集，数据模态主要为临床表格数据，记录了患者基线信息、治疗分组、疾病反应、生存结局及实验室指标等，主要用于比较在资源有限环境下，抗逆转录病毒疗法联合即刻化疗与单独抗逆转录病毒疗法按需化疗两种策略治疗艾滋病相关卡波西肉瘤的疗效与安全性，为优化此类患者的临床治疗决策提供循证依据。
基本信息
资源简介
A5264: 资源有限环境下有限分期艾滋病相关卡波西肉瘤治疗中单独抗逆转录病毒疗法与延迟化疗对比抗逆转录病毒疗法联合即刻辅助化疗的随机评估（REACT-KS）AMC 067
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A5264: A Randomized Evaluation of Antiretroviral Therapy Alone or with Delayed Chemotherapy versus Antiretroviral Therapy with Immediate Adjunctive Chemotherapy for Treatment of Limited Stage AIDS-KS in Resource-Limited Settings (REACT-KS) AMC 067》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Mild-to-moderate AIDS-associated Kaposi sarcoma (KS) often responds to antiretroviral therapy (ART) alone; the role of chemotherapy is unclear. We assessed the impact of immediate vs as-needed oral etoposide (ET) among human immunodeficiency virus (HIV)–infected individuals with mild-to-moderate KS initiating ART. Methods: Chemotherapy-naive, HIV type 1–infected adults with mild-to-moderate KS initiating ART in Africa and South America were randomized to ART (tenofovir/emtricitabine/…
【主题与分类】
主题标签：SASC, Co-Infections and Complications, Phase III、Medicine, Health and Life Sciences。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:5eec14ebd3af0843b650369d9fd4d852930b6eeaf8aa66b9d576544279b5343a
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
该数据集记录了REACT-KS临床试验的研究数据，这是一项针对艾滋病相关卡波西肉瘤（KS）治疗策略的国际多中心随机对照试验。数据集包含190名来自非洲和南美洲的HIV感染且患有轻度至中度KS的成年患者的临床数据，这些患者被随机分配到两组：一组接受单独抗逆转录病毒治疗（ART），仅在需要时使用口服依托泊苷化疗；另一组接受ART联合立即开始的化疗。数据内容包括患者基线特征、治疗反应评估（主要终点为48周时的失败/稳定/应答状态）、疾病进展时间、KS相关免疫重建炎症综合征发生率、肿瘤反应率、生存结局、不良事件以及免疫学和病毒学指标变化。该数据集为评估在资源有限环境下，对于轻度至中度艾滋病相关卡波西肉瘤，即刻化疗对比按需化疗策略的临床疗效和安全性提供了重要证据，主要应用于艾滋病合并肿瘤的治疗策略优化、临床疗效比较和预后因素分析等研究方向。
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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