塞内加尔注射吸毒人群队列研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦塞内加尔注射吸毒人群的队列研究,覆盖药物成瘾、HIV/AIDS、慢性及急性丙型肝炎、慢性及急性乙型肝炎、肺结核、性传播疾病和精神障碍等主题

基本信息
资源简介
塞内加尔注射吸毒人群队列研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦塞内加尔注射吸毒人群的队列研究,覆盖药物成瘾、HIV/AIDS、慢性及急性丙型肝炎、慢性及急性乙型肝炎、肺结核、性传播疾病和精神障碍等主题。源站描述指出非洲注射吸毒者中HIV合并感染比例较高,而撒哈拉以南非洲地区注射吸毒人群的HIV、慢性丙肝和乙肝感染率仍缺乏充分记录。数据可用于研究该人群传染病流行特征、合并感染模式及相关公共卫生问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:药物成瘾、HIV/AIDS、慢性丙型肝炎、急性丙型肝炎、慢性乙型肝炎、急性乙型肝炎、肺结核、性传播疾病。联合国毒品和犯罪问题办公室(UNODC)估计,2012年非洲注射吸毒者人数为102万,其中12.1%为HIV感染者。撒哈拉以南非洲注射吸毒人群中HIV、慢性丙型肝炎和乙型肝炎的流行率仍鲜有记录。非洲HCV传播主要为医院传播,与不安全的输血和治疗安全相关。然而,静脉吸毒传播正成为城市地区公共卫生的新挑战。该次区域注射吸毒人群中HIV高流行率的报告(例如,2007年佛得角被监禁的注射吸毒者中HIV流行率为14%,而一般人群为0.8%)有助于证实这一现实
【主题与分类】
主题标签:Drug Addiction、HIV/AIDS、Hepatitis C, Chronic、Hepatitis C, Acute、Hepatitis B, Chronic、Hepatitis B Acute、Tuberculosis、Sexually Transmitted Diseases、Psychiatric Disorder。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03459768
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03459768
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:药物成瘾、HIV/AIDS、慢性丙型肝炎、急性丙型肝炎、慢性乙型肝炎、急性乙型肝炎、结核病、性传播疾病。联合国毒品和犯罪问题办公室估计,2012年非洲注射吸毒者人数为102万,其中12.1%为HIV感染者。在撒哈拉以南非洲,注射吸毒者中HIV、慢性丙型肝炎和乙型肝炎的流行率仍缺乏文献记录。非洲丙型肝炎病毒的传播主要为医院传播,与输血和治疗安全缺乏保障有关。然而,静脉注射吸毒传播正成为城市地区公共卫生的新挑战。该次区域注射吸毒者人群中HIV高流行率的报告(例如,2007年佛得角被监禁的注射吸毒者中HIV流行率为14%,而一般人群为0.8%)有助于证实该地区静脉注射吸毒的现实以及该人群的脆弱性。
塞内加尔是一个HIV疫情集中的国家[2012年患病率为0.5%,世界卫生组织数据来源],也是西非第一个在注射吸毒者中测量HIV(5.2%)、HBV(7.9%)和HCV(23.3%)患病率的国家(ANRS 12243研究)。鉴于这些结果,塞内加尔当局自2011年10月起在达喀尔通过一支由社会工作者和调解员组成的流动团队开展减害活动,包括个人和集体预防活动、针具交换项目、转诊治疗和随访,以及在达喀尔的美沙酮中心(CEPIAD)开展阿片类药物替代项目,这是西非首个此类项目。因此,本研究项目的目标是评估HIV“检测与治疗”策略及减害措施对在塞内加尔达喀尔美沙酮中心(CEPIAD)随访的注射吸毒者人群中HIV、HBV和HCV感染患病率和发病率的影响。
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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