韩国慢性乙型肝炎患者接受聚乙二醇干扰素治疗的队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦韩国慢性乙型肝炎(CHB)患者接受聚乙二醇干扰素治疗的队列研究。源站描述指出韩国是 HBV 感染流行区,超过 95% 的慢性 HBV 患者为基因型 C 感染,该基因型与更高病毒载量、更严重组织学活动及对聚乙二醇干扰素应答较差相关;长期核苷(酸)

Yonsei UniversityYonsei University
clinicaltrials
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基因组预测Chronic Hepatitis B
A Cohort Study in Korean Patients With Chronic Hepatitis B (CHB) Receiving Pegylated Interferon

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

韩国慢性乙型肝炎患者接受聚乙二醇干扰素治疗的队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦韩国慢性乙型肝炎(CHB)患者接受聚乙二醇干扰素治疗的队列研究。源站描述指出韩国是 HBV 感染流行区,超过 95% 的慢性 HBV 患者为基因型 C 感染,该基因型与更高病毒载量、更严重组织学活动及对聚乙二醇干扰素应答较差相关;长期核苷(酸)类似物治疗虽被推荐,但停药后 HBV DNA 反弹使治疗难以终止,且 HBsAg 血清清除率低于免疫调节剂。数据可用于研究治疗应答与 HBsAg 清除的预测因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性乙型肝炎。 韩国已知是 HBV 感染的地方性流行区。一些研究报道,韩国超过 95% 的慢性 HBV 患者为基因型 C 感染。 与其他基因型相比,基因型 C 与病毒载量增加、组织学活动度更高、急性加重更严重、病毒清除期更长以及对聚乙二醇干扰素治疗抗病毒应答更差相关。* 对于代偿期和失代偿期肝病的慢性乙型肝炎(CHB)患者,推荐长期核苷(酸)类似物(NA)治疗。然而,由于停止 NA 给药后 HBV DNA 水平反弹,停止口服 NA 抗病毒治疗的可能性不大。此外,据报道,与聚乙二醇干扰素等免疫调节剂相比,NA 治疗获得 HBsAg 血清清除的机会更低。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Hepatitis B。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01531166

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    • 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:慢性乙型肝炎。* 韩国被认为是HBV感染的地方性流行区。一些研究报道,韩国超过95%的慢性HBV患者为基因型C感染。* 与其他基因型相比,基因型C与病毒载量增加、组织学活动度更高、急性加重更严重、病毒清除期更长以及对聚乙二醇干扰素治疗抗病毒应答更差相关。* 对于代偿期和失代偿期肝病的慢性乙型肝炎(CHB)患者,推荐长期使用核苷(酸)类似物(NA)治疗。然而,由于停用口服NA后HBV DNA水平可能反弹,因此不太可能停止抗病毒治疗。此外,据报道,与聚乙二醇干扰素等免疫调节剂相比,NA治疗实现HBsAg血清清除的机会较低。* 已证实Pegasys®可诱导HBsAg丢失,这最接近疾病的治愈。然而,更好地了解韩国真实临床环境中使用Pegasys®治疗HBV的情况,有助于未来治疗策略的决策。

亚洲地区关于Pegasys®治疗慢性乙型肝炎(CHB)的经验有限。研究者发起的试验研究人群由精选的较小数量韩国患者组成。因此,需要在真实临床实践中获取Pegasys®治疗HBeAg阳性和阴性韩国患者的长期疗效和安全性数据。*此外,当前拟议的数据收集研究可能有助于解答许多未解决的问题:韩国CHB患者的抗病毒疗效和安全性特征,这些患者大多仅感染C基因型HBV;Pegasys®治疗后的适当疗程持续时间、治疗后的持久性或HBeAg血清学转换/HBsAg清除的累积;对长期疾病进展至肝硬化和肝癌的预防效果。此外,本研究旨在收集更多关于真实临床环境中疗效和安全性的数据

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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