HBeAg阴性慢性乙型肝炎不确定期患者的临床结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HBeAg 阴性慢性乙型肝炎(CHB)中处于不确定期的患者,记录其临床结局相关信息

The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical SchoolThe Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School
clinicaltrials
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基因组预测Chronic Hepatitis b
Clinical Outcomes of HBeAg-negative CHB Patients With Indeterminate Phase

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

HBeAg阴性慢性乙型肝炎不确定期患者的临床结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HBeAg 阴性慢性乙型肝炎(CHB)中处于不确定期的患者,记录其临床结局相关信息。源站描述指出,CHB 按 AASLD 2018 指南可分为四个阶段,抗病毒治疗推荐用于 HBeAg 阳性或阴性免疫活动期患者,而相当比例患者落入不确定期。数据可用于分析该人群的疾病进程与结局,为个体化管理与临床决策提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:慢性乙型肝炎。慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染仍然是全球范围内的公共卫生负担。研究慢性乙型肝炎(CHB)的疾病进程对于临床实践中的个体化管理至关重要。根据美国肝病研究学会(AASLD)2018年乙型肝炎指南,CHB可分为四个阶段:免疫耐受期CHB、HBeAg阳性免疫活动期CHB、非活动期CHB和乙型肝炎e抗原(HBeAg)阴性免疫活动期CHB。对于HBeAg阳性或阴性的免疫活动期CHB患者,推荐进行抗病毒治疗以降低肝硬化和肝细胞癌的发生率,而对于非活动期携带者和免疫耐受期CHB患者,推荐定期监测。然而,相当一部分患者处于不确定期,其血清HBV DNA和丙氨酸氨基转移酶水平不能很好地归入这些已明确描述的阶段。大多数处于不确定期的CHB患者为HBeAg阴性。然而,这些患者的临床结局仍不明确。因此,本研究旨在探讨处于不确定期的HBeAg阴性慢性乙型肝炎患者的临床结局。

【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/NCT05661786

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    • 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

疾病情况:慢性乙型肝炎。慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染仍然是全球范围内的公共卫生负担。研究慢性乙型肝炎(CHB)的疾病进程对于临床实践中的个体化管理至关重要。根据美国肝病研究学会(AASLD)2018年乙型肝炎指南,CHB可分为四个阶段:免疫耐受期CHB、HBeAg阳性免疫活动期CHB、非活动期CHB和乙型肝炎e抗原(HBeAg)阴性免疫活动期CHB。对于HBeAg阳性或阴性的免疫活动期CHB患者,推荐进行抗病毒治疗以降低肝硬化和肝细胞癌的发生率,而对于非活动性携带者和免疫耐受期CHB患者,推荐定期监测。然而,相当一部分患者处于不确定期,其血清HBV DNA和丙氨酸氨基转移酶水平与上述明确描述的阶段并不完全吻合。大多数处于不确定期的CHB患者为HBeAg阴性。然而,这些患者的临床结局仍不明确。

因此,本研究旨在探讨HBeAg阴性、处于不确定期的慢性乙型肝炎患者的临床结局。

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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