直接抗病毒药物治疗HCV后新发肝细胞癌发生率研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦拉丁美洲肝硬化合并HCV感染患者在接受直接抗病毒药物(DAA)治疗并获得病毒学治愈后新发肝细胞癌(HCC)的发生率问题

Austral University, ArgentinaAustral University, Argentina
clinicaltrials
浏览 8
医学影像预测Hepatitis CCirrhosisAntiviral Drug Adverse Reaction
Incidence of de Novo Hepatocellular Carcinoma After Antiviral Agents for HCV.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

直接抗病毒药物治疗HCV后新发肝细胞癌发生率研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦拉丁美洲肝硬化合并HCV感染患者在接受直接抗病毒药物(DAA)治疗并获得病毒学治愈后新发肝细胞癌(HCC)的发生率问题。源站描述指出,DAA治疗使HCV慢性感染的病毒学治愈率通常超过90%,但近期数据显示治愈后HCC发生率存在争议,甚至观察到发生率上升的悖论。该数据可用于探索DAA治疗后HCC发生的相关因素与风险预测,为临床随访策略提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:丙型肝炎、肝硬化、抗病毒药物不良反应。研究名称:拉丁美洲接受直接抗病毒药物治疗的丙型肝炎感染肝硬化患者肝细胞癌发生率:一项多中心前瞻性队列研究。随着慢性HCV感染的新型直接抗病毒药物(DAA)的出现,病毒学治愈率通常超过90%的病例。既往研究表明,在接受聚乙二醇干扰素方案治疗并获得病毒学治愈的患者中,HCC发生率较低。然而,最近发表的数据在DAA病毒学治愈后HCC发生率方面引发了更多争议。已观察到接受DAA治疗并获得病毒学治愈后HCC发生率增加,开启了一个尚未解释的悖论。本项目拟回答以下临床研究问题:在HCV肝硬化患者中治疗

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis C、Cirrhosis、Antiviral Drug Adverse Reaction。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03775798

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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

疾病条件:丙型肝炎、肝硬化、抗病毒药物不良反应。研究名称:拉丁美洲接受直接抗病毒药物治疗的丙型肝炎感染肝硬化患者肝细胞癌发病率:一项多中心前瞻性队列研究。随着治疗慢性HCV感染的新型直接抗病毒药物(DAA)的问世,病毒学治愈率通常超过90%。既往研究表明,在接受聚乙二醇干扰素(pegINF)方案治疗并获得病毒学治愈的患者中,肝细胞癌(HCC)的发病率较低。然而,近期发表的数据就DAA获得病毒学治愈后HCC的发病率引发了更多争议。已观察到接受DAA治疗的患者在病毒学治愈后HCC发病率呈上升趋势,这揭示了一个尚未解释的悖论。本项目拟回答以下临床研究问题:在接受DAA治疗的HCV肝硬化患者中,肝细胞癌的发病率是否发生变化?为回答这一问题,将开展一项前瞻性纵向队列研究,纳入Child Pugh A-B级肝硬化患者,随访至少3年。

将纳入至少210例临床、组织学或非侵入性诊断的Child Pugh A或B级肝硬化患者,这些患者接受DAA治疗HCV,且在入组时无肝细胞癌。从该队列中,将识别随访期间发生HCC的患者。所有入组受试者将每6个月通过超声进行常规筛查,HCC的诊断将依据欧洲和美国指南的建议。然而,在西班牙巴塞罗那举行的上届欧洲肝病大会上公布的初步结果以及早期发表在《Journal of Heaptology》上的结果,对DAA治疗后病毒学治愈后HCC的发病率引发了更多争议。观察到在这些新药治疗后HCC的发病率和复发率出乎意料地更高,开启了一个尚未解释的悖论。因此,特别令人感兴趣的是阐明并发现是否存在变化

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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