中国南方HIV/HCV共感染者基因型分布与肝纤维化回顾性横断面研究数据
该数据集来自中国南方一项回顾性横断面研究,纳入未接受治疗的HIV/HCV共感染者和HCV单一感染者,比较其流行病学特征,并分析人口学因素与HCV基因型的关联,以及在共感染者中非侵入性检查所得纤维化评分与HCV基因型的关系

基本信息
资源简介
中国南方HIV/HCV共感染者基因型分布与肝纤维化回顾性横断面研究数据
Data from: Genotypic distribution and hepatic fibrosis among HIV/HCV co-infected individuals in Southern China: a retrospective cross-sectional study
该数据集来自中国南方一项回顾性横断面研究,纳入未接受治疗的HIV/HCV共感染者和HCV单一感染者,比较其流行病学特征,并分析人口学因素与HCV基因型的关联,以及在共感染者中非侵入性检查所得纤维化评分与HCV基因型的关系。数据覆盖HCV感染与HIV/HCV共感染人群,可用于研究HCV基因型分布、肝纤维化程度及其相关因素,为终末期肝病和肝细胞癌的临床与流行病学分析提供基础(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:由丙型肝炎病毒(HCV)共感染导致的终末期肝病和肝细胞癌,正日益成为HIV感染者常见的死亡原因。然而,来自中低收入国家的HIV/HCV共感染者的临床研究很少。在此,我们比较中国南方HCV感染者和HIV/HCV共感染者的流行病学特征,并检查共感染者的肝纤维化评分。方法:我们对未接受治疗的HIV/HCV共感染者和HCV单一感染者进行了回顾性横断面研究。采用双变量和多变量模型检验人口学特征与HCV基因型之间的关联。在共感染者中,我们还研究了非侵入性研究得出的纤维化评分与HCV基因型之间的关系。结果:数据收集自175名HCV感染者
【主题与分类】
主题标签:Hepatic fibrosis、HIV/HCV co-infection、Human immunodeficiency virus、Hepatitis C、HCV genotype。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.6mt70
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.6mt70
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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:
数据集大小约 198.5 KB。
数据说明
背景:终末期肝病和由丙型肝炎病毒(HCV)共感染引起的肝细胞癌,在HIV感染者中的致死原因日益普遍。然而,来自中低收入国家的HIV/HCV共感染个体的临床研究较少。本研究旨在比较中国南方地区HCV感染者和HIV/HCV共感染者的流行病学特征,并探讨共感染者中的肝纤维化评分。方法:我们进行了一项回顾性横断面研究,对象为未接受过治疗的HIV/HCV共感染者和HCV单一感染者。采用双变量和多变量模型分析人口统计学特征与HCV基因型之间的关联。在共感染者中,我们还研究了非侵入性检查得出的纤维化评分与HCV基因型之间的关系。结果:数据收集自175名HCV感染者,其中89名(51%)为HIV/HCV共感染者。在多变量模型中,HIV/HCV共感染与静脉吸毒(调整后的比值比AOR 46.25,p < 0.001)和未完成高中学业(AOR 17.39,p < 0.001)相关。
HIV/HCV合并感染者更可能感染HCV基因6a型(p < 0.0001)或3a型(p < 0.023),而纤维化程度加重(FIB-4评分)与HCV基因3a型感染相关(β 2.18,p < 0.001)。讨论:我们的结果表明,静脉吸毒是推动中国南方地区HIV/HCV合并感染的主要因素。尽管仍需进一步研究,但在合并感染者中,HCV基因6a型更为常见,而基因3a型似乎与更严重的肝纤维化相关。结论:中国未来的HIV/HCV合并感染研究应重点关注高危人群、HCV检测接受度以及基因型特异性治疗。
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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