儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS):美国与肯尼亚围产期HIV感染青少年阻塞性肺疾病的患病率、危险因素与机制

该数据集来自PHACS队列研究,聚焦美国与肯尼亚围产期HIV感染青少年(YPHIV)及围产期HIV暴露未感染青少年(YPHEU),评估阻塞性肺疾病及支气管舒张可逆性降低的危险因素

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表格回归Medicine, Health and Life SciencesHIVpulmonary function
Pediatric HIV/AIDS Cohort Study (PHACS): Prevalence, Risk Factors and Mechanisms of Obstructive Lung Disease among Perinatally HIV-Infected Adolescents in the US and Kenya

基本信息

模态
表格
大小
0.001373603 GB
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS):美国与肯尼亚围产期HIV感染青少年阻塞性肺疾病的患病率、危险因素与机制

Pediatric HIV/AIDS Cohort Study (PHACS): Prevalence, Risk Factors and Mechanisms of Obstructive Lung Disease among Perinatally HIV-Infected Adolescents in the US and Kenya

该数据集来自PHACS队列研究,聚焦美国与肯尼亚围产期HIV感染青少年(YPHIV)及围产期HIV暴露未感染青少年(YPHEU),评估阻塞性肺疾病及支气管舒张可逆性降低的危险因素。数据涵盖肺功能测定(支气管舒张前后FEV1、FEV1/FVC比值及FEV1变化)、肺部感染、吸入性污染物暴露、营养不良、CD4/CD8比值、IgE与嗜酸性粒细胞计数,以及YPHIV的HIV疾病严重程度与抗逆转录病毒治疗时机等信息。可用于探究环境与免疫营养因素对肺功能的影响,支持呼吸系统疾病风险预测与机制分析(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究调查了美国与肯尼亚围产期获得性HIV感染青少年(YPHIV)及围产期HIV暴露但未感染青少年(YPHEU)中阻塞性肺疾病及支气管舒张可逆性降低的危险因素。主要目标是评估肺部与环境暴露、免疫与营养因素及HIV疾病特征与阻塞性肺疾病和支气管舒张可逆性的关联。肺功能通过支气管舒张前后肺量计检查评估,包括第一秒用力呼气容积(FEV1)、FEV1/FVC比值及支气管舒张剂给药后FEV1变化。潜在危险因素包括肺部感染、吸入性污染物暴露、营养不良、CD4/CD8比值、IgE与嗜酸性粒细胞计数,以及在YPHIV中,HIV疾病严重程度与抗逆转录病毒治疗时机。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、HIV、pulmonary function。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/MYI7ZK

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    • 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。

数据集大小约 1.4 MB。

数据说明

本研究调查了美国与肯尼亚围产期感染HIV的青少年(YPHIV)及围产期暴露于HIV但未感染的青少年(YPHEU)中,阻塞性肺疾病及支气管舒张剂可逆性降低的风险因素。主要目标是评估肺部与环境暴露、免疫与营养因素及HIV疾病特征与阻塞性肺疾病和支气管舒张剂可逆性之间的关联。肺功能通过支气管舒张剂使用前后的肺量计检查进行评估,包括第一秒用力呼气容积(FEV1)、FEV1/FVC比值以及支气管舒张剂给药后FEV1的变化。潜在风险因素包括肺部感染、吸入性污染物暴露、营养不良、CD4/CD8比值、IgE及嗜酸性粒细胞计数,以及在YPHIV中,HIV疾病严重程度和抗逆转录病毒治疗(ART)启动时机。

利用美国PHACS AMP研究中肺部并发症(PCPA)研究的数据,以及肯尼亚青少年生物标志物与呼吸影像学-希望中心经验(BREATHE)I和II研究的数据,比较了高收入国家与中低收入国家环境中阻塞性肺疾病及支气管舒张剂可逆性的危险因素。有关儿童HIV/AIDS队列研究(PHACS)网络的更多信息,请访问https://phacsstudy.org。

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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