T Gamma Delta-CD16+细胞与抗CMV免疫球蛋白预防CMV感染的关联

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕肾移植受者CMV感染的预防,收录SYNTAGME单中心前瞻性II期先导研究的相关信息

University Hospital, BordeauxUniversity Hospital, Bordeaux
clinicaltrials
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蛋白质预测Kidney TransplantationCMV Infection
Association of T Gamma Delta-CD16+ Cells and Anti-CMV Immunoglobulins in the Prevention of CMV Infection

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

T Gamma Delta-CD16+细胞与抗CMV免疫球蛋白预防CMV感染的关联

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕肾移植受者CMV感染的预防,收录SYNTAGME单中心前瞻性II期先导研究的相关信息。研究在移植当天按每公斤体重100单位输注抗CMV免疫球蛋白,之后每15天一次,共6次,并系统频繁监测CMV DNAemia。全血CMV实时定量PCR采用NIBSC提供的WHO标准,第3个月前每周一次,之后每两周一次至第4个月,再于第5、6、9、12个月检测。CMV感染以全血CMV PCR阳性定义,禁止使用VALGANCICLOVIR普遍预防。数据可用于CMV感染风险预测与预防策略评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Kidney Transplantation, CMV Infection. SYNTAGME 是一项单中心前瞻性 II 期先导研究。符合纳入标准且无排除标准的本中心移植候选者将被提供参与本研究。抗CMV免疫球蛋白输注将在移植当天进行,剂量为每公斤体重100单位,之后每15天一次,共6次输注。在整个研究期间将系统且频繁地监测CMV DNAemia的发生。全血CMV实时定量PCR(由National Institute for Biological Standards and Control提供的WHO标准)将在第3个月前每周进行,之后每两周一次直至第4个月,然后在第5、6、9和12个月进行。CMV感染将定义为全血CMV PCR阳性。将禁止使用VALGANCICLOVIR进行普遍预防。Pre-empt

【主题与分类】

主题标签:Kidney Transplantation、CMV Infection。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04934527

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    • 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:肾移植、CMV感染。SYNTAGME是一项单中心前瞻性II期初步研究。符合纳入标准且无排除标准的本中心移植候选者将被提供参与本研究。抗CMV免疫球蛋白输注将在移植当天进行,剂量为每公斤体重100单位,之后每15天一次,共6次输注。在整个研究期间,将系统且频繁地监测CMV DNA血症的发生。全血实时定量CMV PCR(采用美国国家生物标准与控制研究所提供的WHO标准)将在第3个月前每周进行一次,之后每两周一次直至第4个月,然后在第5、6、9和12个月进行。CMV感染将定义为全血中CMV PCR阳性。禁止使用缬更昔洛韦进行普遍预防。若CMV感染且DNA血症达到本中心选定的阈值5000 IU/ml时,将启动抢先抗病毒治疗。

治疗选择将由临床医生酌情决定:静脉注射更昔洛韦(5mg/Kg/12H)或伐更昔洛韦(900mg/12H),直至病毒复制被抑制。根据实验室建议,将使用Cockcroft-Gault公式根据肾功能调整剂量。

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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