泰国HCV-HIV合并感染患者队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦泰国HCV与HIV合并感染患者队列。源站描述涵盖研究人群筛查条件,包括年龄、PHPT队列参与情况、HIV复制控制与CD4细胞计数要求,以及抗逆转录病毒治疗状态;同时列出纳入标准,如慢性HCV感染至少6个月的证据和经瞬时弹性成像确定的F2-3-4肝

Institut de Recherche pour le DeveloppementInstitut de Recherche pour le Developpement
clinicaltrials
浏览 7
医学影像Hepatitis C InfectionHIV
HCV-HIV Co-infected Patient Cohort in Thailand

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

泰国HCV-HIV合并感染患者队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦泰国HCV与HIV合并感染患者队列。源站描述涵盖研究人群筛查条件,包括年龄、PHPT队列参与情况、HIV复制控制与CD4细胞计数要求,以及抗逆转录病毒治疗状态;同时列出纳入标准,如慢性HCV感染至少6个月的证据和经瞬时弹性成像确定的F2-3-4肝纤维化分期。数据可用于合并感染人群的筛查标准研究、肝纤维化分期相关分析及队列特征描述(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:丙型肝炎感染、HIV。研究人群筛查:抗-HCV检测阳性的HIV感染者,若年龄至少18岁、参与PHPT队列研究、有证据表明HIV复制得到控制,且若当前正在接受抗逆转录病毒HIV治疗(同一抗HIV方案至少12周)则CD4细胞计数≥200细胞/mm3;或若未接受抗逆转录病毒治疗则HIV RNA载量≤5000拷贝/ml且CD4细胞≥500细胞/mm3,将被约请进行筛查。纳入标准 研究入组前至少6个月有慢性HCV感染证据(至少一次可检测到的HCV病毒载量,即≥17 IU/mL,且HCV RNA载量结果前至少6个月抗体检测阳性) 经瞬时弹性成像(Fibroscan或其他类似设备)确定的纤维化分期F2-3-4。在研究第一部分期间,优先将

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis C Infection、HIV。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02247440

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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:丙型肝炎感染、HIV。研究人群筛选:抗-HCV检测阳性的HIV感染患者,若满足以下条件,将接受筛选:年龄至少18岁;参与PHPT队列研究;有证据表明HIV复制得到控制;若目前正在接受抗逆转录病毒HIV治疗(同一抗HIV方案至少持续12周),CD4细胞计数≥200个细胞/mm³;或若未接受抗逆转录病毒治疗,HIV RNA载量≤5000拷贝/ml且CD4细胞≥500个细胞/mm³。入选标准 * 研究入组前至少6个月有慢性HCV感染证据(至少一次可检测到HCV病毒载量,即≥17 IU/mL,且HCV RNA载量结果前至少6个月抗体检测阳性) * 通过瞬时弹性成像(Fibroscan或其他类似设备)确定的纤维化分期为F2-3-4。在研究的第一部分,将优先考虑纤维化分期为F2-3的患者。 * 妊娠试验阴性(入组当天)。

主要排除标准 * 贫血和血小板减少 * 严重肝损伤、晚期肝硬化或癌症 * 未控制的糖尿病、未控制的甲状腺功能障碍 * 视网膜病变 * 肌酐清除率 <50 mL/min(Cockcroft法) * 与免疫系统相关的疾病 * 显著心脏问题 * 严重神经精神疾病 * 研究治疗的禁忌症(包括妊娠或参与者或女性伴侣缺乏有效避孕措施) * 与使用利巴韦林和聚乙二醇干扰素相关的其他排除标准 * 研究者判断可能影响随访的任何情况。 随访 开始HCV治疗后,患者将在第2、4、8、12、16、20、24、28、32、36、40、44和48周(治疗结束)以及停止治疗后6个月接受安全性和抗病毒疗效监测。未达到早期病毒学应答的患者将提前停止治疗,即在HCV治疗的前12周后HCV RNA下降至少2 log10 IU/mL

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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