PROLIFICA - 西非乙型肝炎治疗队列

PROLIFICA 是来自 clinicaltrials.gov 的西非乙型肝炎治疗队列数据集,聚焦慢性乙型肝炎与肝细胞癌

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clinicaltrials
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医学影像预测Hepatitis B, ChronicHepatocellular Carcinoma
PROLIFICA - West African Treatment Cohort for Hepatitis B

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

PROLIFICA - 西非乙型肝炎治疗队列

PROLIFICA 是来自 clinicaltrials.gov 的西非乙型肝炎治疗队列数据集,聚焦慢性乙型肝炎与肝细胞癌。源站描述显示其目标包括评估核苷类似物抑制 HBV 能否降低西非人群肝癌风险、验证抗病毒抑制效果、检验欧洲治疗指南在西非的适用性,以及建立人群筛查、临床评估与治疗的可操作性,并统计成人 HBV 携带比例和符合 EASL 治疗标准的感染者比例。主要终点为治疗队列与历史对照的肝细胞癌发病率比较,可用于肝癌风险预测与治疗评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性乙型肝炎、肝细胞癌。目标 主要:确定使用核苷类似物抑制 HBV 是否能降低西非人群的肝癌风险。次要:证明在西非人群中使用核苷类似物可有效抑制 HBV 复制;评估欧洲治疗指南是否适用于西非;确立以人群为基础的筛查、临床评估和治疗在西非的适用性与有效性;统计携带 HBV 的成年人口比例;评估符合欧洲肝病研究学会(EASL)治疗标准的 HBV 感染者比例。终点 主要:在研究期间,接受治疗的慢性 HBV 患者队列与历史对照相比的肝细胞癌发病率

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis B, Chronic、Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02129829

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02129829

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    • 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

疾病:慢性乙型肝炎、肝细胞癌。目的 主要目的:确定使用核苷酸类似物抑制HBV能否降低西非人群的肝癌风险。次要目的:证明在西非人群中使用核苷酸类似物可有效抑制HBV复制;评估欧洲治疗指南是否适用于西非;确立基于人群的筛查、临床评估和治疗在西非的适用性和有效性;统计成人人群中HBV携带者的比例;评估HBV感染者中符合欧洲肝脏研究学会(EASL)治疗标准的比例。终点 主要终点:在研究期间,接受治疗的慢性HBV患者队列与历史对照相比的肝细胞癌发病率。次要终点:冈比亚和塞内加尔成人人群中慢性HBV感染的比例;符合EASL治疗标准的慢性HBV感染患者的比例;在治疗1、2、3、4和5年时HBV DNA检测不到< 400拷贝/ml的患者比例。

不符合EASL治疗标准的患者中肝细胞癌的发生率。治疗依从率。治疗3年和5年后Fibroscan评分的平均变化。治疗耐药性的出现。研究阶段:4期。研究设计:一项分为两部分的研究:第1部分——使用即时检验进行基于人群的HBV感染筛查。第2部分——非随机、开放标签的治疗队列,并设平行观察队列。受试者数量:第1部分:约13,500名来自一般人群的成年人。第2部分:治疗组300名受试者,观察组600名受试者。研究人群:第1部分:30岁以上的男性和女性。第2部分:通过基于人群的筛查发现的慢性乙型肝炎病毒感染患者。治疗队列:将设一个由300名符合EASL治疗标准的患者组成的单一治疗组

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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