Prevent TB:TPT 递送的选择架构

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 HIV/AIDS 与 Tuberculosis 共病情境下结核病预防治疗(TPT)递送的选择架构研究

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
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文本HIV/AIDSTuberculosis
Prevent TB: Choice Architecture for TPT Delivery

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Prevent TB:TPT 递送的选择架构

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 HIV/AIDS 与 Tuberculosis 共病情境下结核病预防治疗(TPT)递送的选择架构研究。源站描述指出,TB 是全球感染性病原体致死首因,在中低收入国家 HIV 感染者(PWH)中尤为突出,南非受 HIV 与 TB 双重流行影响严重。研究背景强调异烟肼为基础的 TPT 可降低 PWH 的 TB 风险与死亡。数据可用于探索 TPT 递送策略与 HIV/TB 防控相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HIV/AIDS、结核病。背景:中低收入国家(LMIC)中 HIV 相关死亡与 TB 疾病:TB 是全球感染性病原体致死首因。在 LMIC 的 HIV 感染者(PWH)中,TB 是 PWH 死亡的首因。南非尤其受 HIV 与 TB 双重流行影响,2017 年估计 HIV 感染人数为 720 万,TB 发病率为 567/100,000 人口,超过 60% 的 TB 病例发生在 PWH 中。2017 年南非估计有 78,000 例 TB 死亡;其中 56,000 例死亡发生在 PWH 中。研究者团队的研究结果表明,这很可能低估了真实 TB 疾病与 TB 相关死亡。TB 预防治疗可减少 TB 疾病与死亡:过去 30 年,以异烟肼为基础的 TPT 已知可降低 PWH 的 TB 风险。多项研究随后证实

【主题与分类】

主题标签:HIV/AIDS、Tuberculosis。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/NCT04466488

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:HIV/AIDS、结核病。背景:中低收入国家(LMIC)中HIV相关死亡与TB疾病:TB是全球范围内由传染性病原体导致死亡的首要原因。在低中收入国家(LMIC)的HIV感染者(PWH)中,TB是PWH死亡的首要原因。南非尤其受到HIV与TB协同流行的严重影响,2017年估计HIV感染者为720万,TB发病率为567/10万人口,其中超过60%的TB病例发生于PWH。2017年南非估计有78,000例TB死亡;其中56,000例死亡发生于PWH。研究者团队的研究结果表明,这很可能低估了真实的TB疾病和TB相关死亡。TB预防性治疗可减少TB疾病和死亡:过去30年来,已知以异烟肼为基础的TPT可降低PWH的TB风险。多项研究随后证实并强化了这一发现。研究者团队在南非和巴西开展的队列研究显示PWH的TB发病率显著下降,此后异烟肼预防性治疗的临床试验报告PWH中TB发病率降幅高达70%。

目前向HIV感染者提供TPT的情况令人担忧:尽管有证据和指南支持TPT,但目前TPT的提供情况仍不理想。来自南非的报告(以及本研究团队成员初步数据)显示,仅有14%至35%的符合条件的患者被开具TPT。撒哈拉以南非洲其他国家启动TPT的比例同样偏低。2017年,根据2018年世界卫生组织(WHO)全球结核病报告,非洲高负担国家的TPT启动率在1%至53%之间。南非报告的TPT启动率高于非洲其他地区,但进展已趋于停滞,当前启动水平不足以产生实际影响。当前TPT提供面临的障碍:导致TPT启动率低的关键因素包括:(1)提供者对明确排除活动性结核病缺乏信心,(2)相

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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