免疫功能低下COVID-19患者抗病毒治疗优化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦免疫功能低下的COVID-19患者抗病毒治疗优化研究。源站描述显示这是一项随机、对照、析因、优效性试验,评估nirmatrelvir/r联合remdesivir对比nirmatrelvir/r单药,以及nirmatrelvir/r疗程5天对比10

Calmy AlexandraCalmy Alexandra
clinicaltrials
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医学影像分类COVID-19Immunodeficiency
OPtimisation of Antiviral Therapy in Immunocompromised COVID-19 Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

免疫功能低下COVID-19患者抗病毒治疗优化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦免疫功能低下的COVID-19患者抗病毒治疗优化研究。源站描述显示这是一项随机、对照、析因、优效性试验,评估nirmatrelvir/r联合remdesivir对比nirmatrelvir/r单药,以及nirmatrelvir/r疗程5天对比10天的病毒学疗效。主要目标是评估联合治疗或延长疗程能否通过降低第10天鼻咽拭子RT-PCR阳性率(CT<32)来改善病毒学疗效。数据可用于抗病毒治疗策略比较与疗效预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:COVID-19、免疫缺陷。这是一项随机、对照、析因、优效性试验,旨在评估直接抗病毒药物nirmatrelvir/r联合直接抗病毒药物remdesivir对比单用nirmatrelvir/r,以及nirmatrelvir/r治疗5天对比10天,在诊断为无症状或轻至中度COVID-19的免疫功能低下患者中的病毒学疗效。主要目标是评估(i)两种抗病毒药物的联合抗病毒治疗(nirmatrelvir/r + remdesivir)和/或(ii)将nirmatrelvir/r疗程从5天延长至10天,是否通过降低第10天(D10)鼻咽拭子实时聚合酶链反应(RT-PCR)(循环阈值CT<32)的严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)阳性率来改善病毒学疗效。若患者免疫功能低下、确诊无症状SARS-C,则符合入组条件。

【主题与分类】

主题标签:COVID-19、Immunodeficiency。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07406217

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07406217

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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:COVID-19、免疫缺陷。这是一项随机、对照、析因、优效性试验,旨在评估直接抗病毒药物奈玛特韦/利托那韦(nirmatrelvir/r)联合直接抗病毒药物瑞德西韦(remdesivir)与单用奈玛特韦/利托那韦相比,以及奈玛特韦/利托那韦用药5天与10天相比,在确诊为无症状或轻至中度COVID-19的免疫功能低下患者中的病毒学疗效。主要目的是评估以下两点是否能够通过降低第10天(D10)鼻咽拭子实时聚合酶链反应(RT-PCR)检测(循环阈值CT<32)的严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)阳性率来改善病毒学疗效:(i) 两种抗病毒药物联合治疗(奈玛特韦/利托那韦+瑞德西韦)和/或 (ii) 将奈玛特韦/利托那韦疗程从5天延长至10天。若患者存在免疫功能低下、确诊为无症状SARS-CoV-2感染或轻至中度COVID-19,无论症状出现时间如何,且对任何研究药物均无禁忌症,则符合入选条件。共计划在瑞士以及法国、意大利和挪威(通过平行方案ANRS0176s OPTICOV)招募256例患者。

不符合随机分组条件或因任何原因拒绝参与试验的参与者,将被建议纳入一个探索性非对照队列(最多97名参与者,仅在瑞士开展)。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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