HIV感染者的共病与老龄化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 HIV-1 感染者的共病与老龄化。源站描述指出,联合抗逆转录病毒治疗(cART)虽显著降低 HIV 相关发病与死亡,但患者预期寿命仍比同龄未感染者短 10 年以上,且多达 60% 的患者面临广泛共病风险,涉及心脏病、糖尿病、肾病、肝病、骨质

Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)
clinicaltrials
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文本HIV-1-infectionComorbidityAgeing
Comorbidity and Aging With HIV

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

HIV感染者的共病与老龄化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 HIV-1 感染者的共病与老龄化。源站描述指出,联合抗逆转录病毒治疗(cART)虽显著降低 HIV 相关发病与死亡,但患者预期寿命仍比同龄未感染者短 10 年以上,且多达 60% 的患者面临广泛共病风险,涉及心脏病、糖尿病、肾病、肝病、骨质疏松、恶性肿瘤及认知障碍等。数据可用于研究 HIV 感染者共病模式与老龄化结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV-1 感染、共病、老龄化。联合抗逆转录病毒治疗(cART)的规范使用已使 HIV 相关发病率和死亡率大幅且持续下降。尽管如此,接受 cART 的 HIV 患者预期寿命仍比同龄未感染者短 10 年或更多,尤其是在感染已进展时才启动 cART 的患者中。即使对年龄进行调整,多达 60% 的患者经历广泛共病的较高风险,这可能促成这一差距。多项研究已证明心脏病、糖尿病、肾病、肝病、骨质疏松、恶性肿瘤(除传统上与 HIV 相关的卡波西肉瘤和非霍奇金淋巴瘤外)、认知障碍以及可能的慢性阻塞性肺疾病发病率增加。

【主题与分类】

主题标签:HIV-1-infection、Comorbidity、Ageing。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01466582

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01466582

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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

条件:HIV-1感染、合并症、老龄化。联合抗逆转录病毒治疗(cART)的规范使用已使HIV相关发病率和死亡率大幅且持续下降。然而,接受cART的HIV感染者的预期寿命仍比同龄未感染者短10年或以上,尤其是在感染已进展时才启动cART的患者中。多达60%的患者经历广泛的合并症风险增高,即使在调整年龄后亦然,这可能促成这一差异。多项研究显示,与年龄匹配的HIV未感染对照者相比,HIV感染者中心脏病、糖尿病、肾脏疾病、肝脏疾病、骨质疏松、恶性肿瘤(除传统上与HIV相关的卡波西肉瘤和非霍奇金淋巴瘤外)、认知障碍以及可能的慢性阻塞性肺疾病的发生率增加。值得注意的是,在调整年龄和其他传统危险因素后,上述每种合并症的发生率也更高。

大多数研究是在美国进行的,而美国各种共病的患病率和危险因素可能与欧洲,尤其是荷兰有所不同。HIV相关因素和cART的不良反应可能各自独立地促成所观察到的前述几种共病风险增加。有趣的是,与年龄相仿的未感染男性相比,未接受cART的HIV感染男性衰弱程度更高(衰弱是一种与衰老相关的临床综合征,可识别出死亡和其他不良结局高风险的老年亚群)。尽管使用了cART,中年HIV感染男性仍表现出运动能力、功能表现、体力活动和握力下降。关于共病的多学科专业知识存在于AMC内部,并与现有的数据收集结构密切合作

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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