严重免疫抑制HIV感染成人启动ART时CD4<100/mm3的系统性经验性与检测指导抗结核治疗影响研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV-1感染且CD4计数<100/mm3启动ART的成人,比较两种结核检测与治疗策略:随访中广泛结核筛查与ART前2周开始系统性经验性抗结核治疗,主要评估24周死亡风险及侵袭性细菌感染发生

ANRS, Emerging Infectious DiseasesANRS, Emerging Infectious Diseases
clinicaltrials
浏览 7
医学影像分类HIV-1 Infection
Systematic Empirical vs. Test-guided Anti-TB Treatment Impact in Severely Immunosuppressed HIV-infected Adults Initiating ART With CD4 Cell Counts <100/mm3

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

严重免疫抑制HIV感染成人启动ART时CD4<100/mm3的系统性经验性与检测指导抗结核治疗影响研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV-1感染且CD4计数<100/mm3启动ART的成人,比较两种结核检测与治疗策略:随访中广泛结核筛查与ART前2周开始系统性经验性抗结核治疗,主要评估24周死亡风险及侵袭性细菌感染发生。数据覆盖柬埔寨、科特迪瓦、乌干达和越南的多中心、两臂、非盲随机对照优效性试验,可用于研究严重免疫抑制HIV人群的结核管理策略与临床结局(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。地点:柬埔寨、科特迪瓦、乌干达、越南。设计:多中心、两臂、非盲随机对照优效性试验。目的:在CD4计数<100/mm3启动ART的HIV-1感染成人中,比较两种实验策略的24周死亡风险及侵袭性细菌感染发生情况:(i)随访期间每次患者出现症状时进行持续广泛结核筛查,对比(ii)在ART启动前2周开始系统性经验性结核治疗。试验策略:入组时,参与者将按1:1随机分配至两种结核检测与治疗策略:广泛结核筛查,或系统性经验性结核治疗。广泛结核筛查(第1臂):在该臂中,* 结核筛查即时检验(Xpert MTB/RIF®、尿LAM)和胸部X线将在随机化时广泛使用(在所有患者中

【主题与分类】

主题标签:HIV-1 Infection。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02057796

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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

条件:HIV-1感染。地点:柬埔寨、科特迪瓦、乌干达、越南。设计:多中心、双臂、非盲随机对照优效性试验。目的:比较两种实验策略在CD4计数<100/mm3且开始ART的HIV-1感染成人中24周死亡风险及侵袭性细菌感染发生率:(i)随访期间每次患者出现症状时进行持续性广泛结核筛查,对比(ii)在开始ART前2周启动系统性经验性结核治疗。试验策略:入组时,参与者将按1:1随机分配至两种结核检测与治疗策略:广泛结核筛查或系统性经验性结核治疗。

广泛结核筛查组(第1组):在该组中:* 将在随机分组时(所有患者)和随访期间(有提示结核的体征或症状的患者)广泛使用结核筛查即时检验(Xpert MTB/RIF®、尿液LAM)和胸部X线检查;* 仅在入选时或随访期间符合标准化结核标准的患者将接受标准结核治疗(2ERHZ/4RH);* 未接受结核治疗的患者将在随机分组后立即开始抗逆转录病毒治疗(替诺福韦(TDF)-拉米夫定(3TC)/恩曲他滨(FTC)或齐多夫定(AZT)-拉米夫定+依非韦伦),其他患者则在开始结核治疗2周后开始。系统性经验性结核治疗组(第2组):在该组中:* 不使用结核筛查即时检验;* 所有患者将在随机分组时开始为期6个月的标准结核治疗(2ERHZ/4RH);抗逆转录病毒治疗(替诺福韦-拉米夫定/恩曲他滨或齐多夫定-拉米夫定+依非韦伦)将在开始结核治疗2周后开始。两种策略均适用于试验的前24周(干预期)。

从第24周到第48周,两个试验组中结核病检测的选择和结核病治疗的处方将由研究者决定。纳入时间:24个月。随访:每位患者将随访48周。统计分析:

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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