咪喹莫特、氟尿嘧啶或观察治疗HIV阳性高危肛门鳞状皮肤病变

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 阳性患者中肛门高级别鳞状上皮内病变(HSIL)的治疗研究

AIDS Malignancy ConsortiumAIDS Malignancy Consortium
clinicaltrials
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其他预测Anal Intraepithelial NeoplasiaHIV Infection
Imiquimod, Fluorouracil, or Observation in Treating HIV-Positive Patients With High-Grade Anal Squamous Skin Lesions

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

咪喹莫特、氟尿嘧啶或观察治疗HIV阳性高危肛门鳞状皮肤病变

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 阳性患者中肛门高级别鳞状上皮内病变(HSIL)的治疗研究。数据覆盖肛门上皮内瘤变、高级别鳞状上皮内病变及 HIV 感染人群,比较肛门内咪喹莫特 2.5%、局部 5-氟尿嘧啶 5% 与单纯观察的疗效、安全性、耐受性及对 HPV 持续感染的影响。可用于评估药物干预效果、预测治疗反应与安全性结局,并支持 HPV 相关肛门病变的临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛门上皮内瘤变、高级别鳞状上皮内病变、HIV感染。主要目标:I. 评估肛门内咪喹莫特2.5%治疗肛门高级别鳞状上皮内病变(HSIL)与单纯观察相比的疗效。II. 评估肛门内局部5-氟尿嘧啶(氟尿嘧啶)5%治疗肛门HSIL与单纯观察相比的疗效。次要目标:I. 评估肛门内咪喹莫特2.5%和局部5-氟尿嘧啶5%的安全性和耐受性。II. 比较肛门内咪喹莫特2.5%和局部5-氟尿嘧啶5%的疗效。III. 评估肛门内咪喹莫特2.5%或局部5-氟尿嘧啶5%与单纯观察相比的部分缓解情况。IV. 评估肛门内咪喹莫特2.5%和局部5-氟尿嘧啶5%对人乳头瘤病毒(HPV)持续感染的影响。V. 评估

【主题与分类】

主题标签:Anal Intraepithelial Neoplasia、HIV Infection。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02059499

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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

疾病:肛门上皮内瘤变、高级别鳞状上皮内病变、HIV感染。主要目标:I. 评估肛内使用2.5%咪喹莫特治疗肛门高级别鳞状上皮内病变(HSIL)与仅观察相比的疗效。II. 评估肛内局部使用5%氟尿嘧啶(氟尿嘧啶)治疗肛门HSIL与仅观察相比的疗效。次要目标:I. 评估肛内使用2.5%咪喹莫特和局部使用5%氟尿嘧啶的安全性和耐受性。II. 比较肛内使用2.5%咪喹莫特和局部使用5%氟尿嘧啶的疗效。III. 评估肛内使用2.5%咪喹莫特或局部使用5%氟尿嘧啶与仅观察相比的部分缓解情况。IV. 评估肛内使用2.5%咪喹莫特和局部使用5%氟尿嘧啶对人乳头瘤病毒(HPV)持续存在的影响。V. 评估第44周时肛门HSIL的结果。VI. 评估包括吸烟和性行为在内的行为模式对治疗效果、耐受性和HPV的影响。大纲:患者被随机分配到3个治疗组中的1组。

A组:患者经肛内应用咪喹莫特,每日一次(QD),持续16周。(自方案版本5.0起已关闭)
B组:患者经肛内应用氟尿嘧啶,每日两次(BID),于第1-5天使用。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每2周重复治疗,共8个疗程。
C组:患者不接受治疗。
第20周仍患有HSIL且同意随机分组的患者,可交叉进入A组或B组。
研究治疗完成后,在第20、24、26、32、40和44周对患者进行随访。

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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