基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

巴西母婴免疫项目中妊娠期接种RefortrixTM (Tdap)安全性的上市后观察性回顾性研究

该数据集对应一项在巴西开展的上市后、观察性、回顾性研究，旨在评估妊娠期接种RefortrixTM（Tdap）的安全性。研究依托巴西国家免疫规划中引入RefortrixTM（Tdap）孕产妇免疫程序的背景，通过比较该免疫程序引入前后预先定义的不良事件发生风险，来考察妊娠期接种这一疫苗的安全表现。数据集英文名称完整反映了研究设计类型、评估对象与实施地点，主题聚焦于白喉相关免疫预防，本站将其归入妊娠、分娩和产褥期下的其他类别，来源为clinicaltrials.gov。整体而言，该数据集围绕孕产妇免疫接种安全性这一公共卫生关注点，提供了研究层面的注册与描述信息，适合用于了解该回顾性安全性评估的研究框架与背景。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究是一项上市后、观察性、回顾性研究，实施地点为巴西。研究的核心背景是RefortrixTM（Tdap）作为国家免疫规划的一部分被纳入孕产妇免疫程序。研究关注的条件为白喉（Diphtheria），主题标签同样指向白喉。由于疫苗在妊娠人群中的使用涉及母婴双方的安全，研究采用上市后观察与回顾性队列设计，对免疫程序引入前后的人群风险进行比较，以评估该疫苗在妊娠期接种的安全性。这一背景决定了数据集在主题上归属于妊娠、分娩和产褥期相关的其他类别，同时与免疫规划实施和疫苗安全性监测密切相关。

【数据内容】

源站描述表明，该研究将评估妊娠期接种RefortrixTM（Tdap）的安全性，具体方式是比较在RefortrixTM（Tdap）孕产妇免疫程序引入之前与引入之后，预先定义的不良事件发生风险。因此，数据集所涉及的内容主题包括妊娠期接种、不良事件风险比较以及免疫程序引入前后的对照观察。关于数据集中具体包含哪些字段、变量、记录数量或统计指标，源站未提供。主题标签为白喉，条件信息亦为白喉，说明数据内容围绕白喉相关疫苗的免疫接种安全性展开。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于研究注册信息层面的数据描述。研究类型为上市后、观察性、回顾性研究，实施国家为巴西，研究情境为巴西国家免疫规划中的孕产妇免疫程序。关于具体的采集方法、采样规模、时间跨度、数据提取流程以及数据管理细节，源站未提供。

【适用场景】

基于现有描述，该数据集适用于了解妊娠期接种RefortrixTM（Tdap）安全性评估的研究设计框架，可用于识别上市后观察性回顾性研究在孕产妇免疫领域的应用方式，也可作为疫苗安全性监测、免疫规划实施评估相关主题的背景参考。关于该数据集是否适合直接用于二次统计分析、模型训练或系统评价，源站未提供相应说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、数据结构说明或分析指引。

【质量与限制】

该数据集对应的是观察性、回顾性研究，其设计特点在于比较免疫程序引入前后的不良事件风险，而非随机对照试验。关于数据质量评价、偏倚控制措施、样本代表性、缺失数据处理以及研究结论的可靠性等信息，源站未提供。使用者应注意，现有描述仅覆盖研究背景与设计框架，不足以对数据本身的完整性和质量作出判断。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02757950

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02757950

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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。

数据说明

条件：白喉。在这项回顾性队列研究中，将通过比较引入RefortrixTM（Tdap）孕产妇免疫规划前后预定义不良事件的风险，评估在巴西国家免疫规划中孕期接种RefortrixTM（Tdap）的安全性。

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