赞比亚慢性乙型肝炎病毒感染

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦赞比亚慢性乙型肝炎病毒感染,主题涵盖 HBV、肝纤维化、肝硬化、酒精性肝炎、肝细胞癌及丁型肝炎

University of Alabama at BirminghamUniversity of Alabama at Birmingham
clinicaltrials
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其他预测HBVFibrosis, LiverCirrhosis, LiverAlcoholic HepatitisHepatocellular CarcinomaHepatitis, Delta
Chronic Hepatitis B Virus Infection in Zambia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

赞比亚慢性乙型肝炎病毒感染

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦赞比亚慢性乙型肝炎病毒感染,主题涵盖 HBV、肝纤维化、肝硬化、酒精性肝炎、肝细胞癌及丁型肝炎。研究计划招募 500 名慢性 HBV 感染成人,开展观察性队列随访,患者按标准诊疗管理。病毒性肝炎是全球第七大死因,在赞比亚相关数据有限,此前一项 HIV 队列研究显示慢性 HBV 患病率约为 10-12%。该数据可用于了解赞比亚 HBV 感染人群特征、疾病进展及相关肝病结局,为当地政策制定提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乙型肝炎病毒、纤维化、肝脏、肝硬化、肝脏、酒精性肝炎、肝细胞癌、肝炎、丁型。病毒性肝炎是全球第七大死因,但与艾滋病毒/艾滋病、结核病和疟疾等其他传染病相比,它一直被忽视。慢性病毒性肝炎由丙型肝炎病毒和乙型肝炎病毒引起,这些感染在低收入和中等收入国家最为常见,尤其是亚洲和撒哈拉以南非洲。在赞比亚,数据有限,但根据一个艾滋病毒队列,本研究的研究人员描述了慢性乙型肝炎病毒感染率为10-12%。为了提高赞比亚对病毒性肝炎的认识并生成当地数据以指导决策者,研究人员将招募500名慢性乙型肝炎病毒感染的成年人,并在观察性队列研究中对队列进行随访。在研究过程中,患者将按照护理标准进行管理,不使用任何实验性或研究性药物。研究人员将仔细描述患者的临床特征,并在接受药物治疗的患者中,描述该治疗在减少肝脏疾病方面的有效性。

【主题与分类】

主题标签:HBV、Fibrosis, Liver、Cirrhosis, Liver、Alcoholic Hepatitis、Hepatocellular Carcinoma、Hepatitis, Delta。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03158818

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03158818

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
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  3. 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。

数据说明

条件:乙型肝炎病毒、纤维化、肝脏、肝硬化、肝脏、酒精性肝炎、肝细胞癌、肝炎、丁型。病毒性肝炎是全球第七大死因,但与艾滋病毒/艾滋病、结核病和疟疾等其他传染病相比,它一直被忽视。慢性病毒性肝炎由丙型肝炎病毒和乙型肝炎病毒引起,这些感染在低收入和中等收入国家最为常见,尤其是亚洲和撒哈拉以南非洲。在赞比亚,数据有限,但根据一个艾滋病毒队列,本研究的研究人员描述了慢性乙型肝炎病毒感染率为10-12%。为了提高赞比亚对病毒性肝炎的认识并生成当地数据以指导决策者,研究人员将招募500名慢性乙型肝炎病毒感染的成年人,并在观察性队列研究中对队列进行随访。在研究过程中,患者将按照护理标准进行管理,不使用任何实验性或研究性药物。研究人员将仔细描述患者的临床特征,并在接受药物治疗的患者中,描述该治疗在减少肝脏疾病方面的有效性。

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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