HBsAg(+)或HBcAb(+)/HBsAb(-)患者启动抗TNFα治疗时抗病毒预防研究
覆盖慢性乙型肝炎、类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎和幼年特发性关节炎等疾病人群。源站描述指出抗TNFα治疗在炎症性关节炎中广泛应用,但TNFα参与对感染性病原体的正常免疫应答,机会性感染如结核、病毒和真菌感染受到关注,潜伏性结核的治疗指南已较成熟,而乙型肝炎病毒相关病例报告值得注意

基本信息
资源简介
HBsAg(+)或HBcAb(+)/HBsAb(-)患者启动抗TNFα治疗时抗病毒预防研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HBsAg(+)或HBcAb(+)/HBsAb(-)患者启动抗TNFα治疗时的抗病毒预防研究。覆盖慢性乙型肝炎、类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎和幼年特发性关节炎等疾病人群。源站描述指出抗TNFα治疗在炎症性关节炎中广泛应用,但TNFα参与对感染性病原体的正常免疫应答,机会性感染如结核、病毒和真菌感染受到关注,潜伏性结核的治疗指南已较成熟,而乙型肝炎病毒相关病例报告值得注意。该数据可用于了解抗TNFα治疗中乙肝病毒预防的临床研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性乙型肝炎、类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎、幼年特发性关节炎。生物制剂,尤其是抗TNFα治疗,广泛用于类风湿关节炎(RA)和强直性脊柱炎(AS)等炎症性关节炎。超过60%的RA或AS患者对抗TNFα治疗获得良好的临床应答。然而,TNFα也是参与对感染性病原体正常免疫应答的重要介质,尤其是人体内的胞内微生物。因此,使用抗TNFα药物时,结核、病毒和真菌感染等机会性感染一直受到关注。随着经验积累,潜伏性结核的抗TNFα治疗指南现已完善。值得注意的是,已有若干病例报告描述乙型肝炎病毒(HB
【主题与分类】
主题标签:Chronic Hepatitis B、Rheumatoid Arthritis、Ankylosing Spondylitis、Psoriatic Arthritis、Juvenile Idiopathic Arthritis。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/NCT01694264
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01694264
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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:慢性乙型肝炎、类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎、幼年特发性关节炎。生物制剂,尤其是抗TNFα治疗,广泛用于类风湿关节炎(RA)和强直性脊柱炎(AS)等炎性关节炎。超过60%的RA或AS患者对抗TNFα治疗获得良好的临床应答。然而,TNFα也是参与机体对感染因子正常免疫应答的重要介质,尤其是对细胞内微生物。因此,使用抗TNFα药物时,结核、病毒和真菌感染等机会性感染一直受到关注。随着经验积累,潜伏性结核抗TNFα治疗的指南现已完善。值得注意的是,有多篇病例报告描述了原本无症状的乙型肝炎病毒(HBV)携带者在接受抗TNFα治疗后出现HBV再激活。目前,抗TNFα药物被视为治疗RA和AS(甚至包括HBsAg携带者)有前景的治疗方案,但仍有人担心抗TNFα治疗可能导致HBV再激活的风险。
在我们之前的研究中,我们发现,在开始抗TNFα治疗前进行抗病毒治疗可能降低HBV再激活的发生率,并且恩替卡韦可能更适合用于接受抗TNFα治疗的HBsAg携带者的长期预防。这证明有必要开展一项前瞻性试验,以证明在该亚组患者中使用抗TNFα治疗时预防性治疗的长期效果。这将有助于临床医生了解:1)非活动性HBsAg携带者开始抗TNFα治疗时是否有必要进行抗病毒治疗;2)在没有抗病毒治疗覆盖的情况下开始抗TNFα治疗后,我们最有可能在哪个时间点观察到HBV再激活。除了韩国主要学术机构中风湿病学家已建立的全国性网络外,我们首尔大学医院的分部在过去多年中还领导了许多多中心试验。总之,t
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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