EVAR术中预防性腹主动脉瘤瘤囊栓塞
条件:未破裂的腹主动脉瘤。总共将纳入124名患者,每组62名。第一组(62名患者)在EVAR期间接受预防性AAA瘤囊栓塞,对照组由62名未接受预防性AAA瘤囊栓塞的患者组成

基本信息
资源简介
EVAR术中预防性腹主动脉瘤瘤囊栓塞
该数据集围绕未破裂腹主动脉瘤患者在血管腔内修复术(EVAR)中接受预防性瘤囊栓塞这一临床问题展开,来源于clinicaltrials.gov注册信息。研究计划纳入124名患者,按是否在EVAR术中实施预防性AAA瘤囊栓塞分为两组,每组各62人。其主要目标是比较栓塞组与非栓塞组在腹主动脉瘤直径变化或缩小方面的差异,同时考察随访期间内漏、二次干预的发生情况及其组间差异,并分析这些结局与预防性栓塞之间可能存在的相关性。数据集还涵盖人口学信息、合并症、抗血小板与抗凝药物使用、动脉瘤特征、腰动脉与肠系膜下动脉通畅情况、干预特征及随访数据等,属于心血管系统疾病中腹主动脉瘤方向的临床研究数据。
【数据集背景】
腹主动脉瘤是心血管系统疾病的重要类型,未破裂腹主动脉瘤的临床管理关注动脉瘤进展与干预效果。EVAR是常用的微创治疗方式,而预防性AAA瘤囊栓塞是在EVAR过程中针对瘤囊采取的一种操作。该数据集所对应的研究聚焦于这一操作是否与动脉瘤直径变化、内漏及二次干预等结局相关,旨在为临床决策提供比较性证据。研究纳入的对象为未破裂的腹主动脉瘤患者,不涉及破裂病例。
【数据内容】
数据集记录的内容包括:患者分组信息,即预防性AAA瘤囊栓塞组与对照组各62人;人口学资料;合并症情况;抗血小板和抗凝药物使用;AAA特征;通畅的腰动脉和肠系膜下动脉情况;干预特征;以及随访数据。主要结局关注AAA缩小或直径变化,次要关注所有内漏和随访期间的二次干预,并分析组间差异及与预防性栓塞的相关性。主题标签为“未破裂的腹主动脉瘤”。
【采集与来源】
数据来源站为clinicaltrials.gov,属于临床研究注册信息。源站描述说明,总共将纳入124名患者,每组62名。第一组在EVAR期间接受预防性AAA瘤囊栓塞,对照组不接受该操作。研究将记录并分析上述各类临床与随访数据。除这些信息外,源站未提供具体的采集时间、采集地点、研究者信息或数据采集流程细节。
【适用场景】
该数据集适用于腹主动脉瘤临床研究、EVAR疗效比较、预防性瘤囊栓塞相关结局分析等场景。可用于探讨栓塞组与非栓塞组在动脉瘤直径变化、内漏发生和二次干预方面的差异,也可用于分析人口学、合并症、用药、动脉瘤解剖特征及干预特征与结局之间的关联。由于数据涉及未破裂腹主动脉瘤患者,不适用于破裂性腹主动脉瘤的专门分析。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方法、访问方式或分析脚本。使用者需依据clinicaltrials.gov上该注册研究的相关说明获取进一步信息。基于现有描述,分析时可围绕分组比较展开,包括主要结局的组间差异、内漏与二次干预的组间差异,以及预防性栓塞与这些结局的相关性分析。
【质量与限制】
源站未提供样本量估算依据、随访时长、统计方法、缺失数据处理方式或偏倚控制措施等质量相关信息。现有信息仅表明计划纳入124名患者并分为两组,且列出了拟记录和分析的变量范围。由于缺乏具体结果数据与质量评估细节,无法对证据强度或外推性作出判断。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款或数据使用限制。使用时应参考clinicaltrials.gov上该研究注册页面的官方说明。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05575570
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:未破裂的腹主动脉瘤。总共将纳入124名患者,每组62名。第一组(62名患者)在EVAR期间进行预防性AAA囊袋栓塞,对照组由62名未进行预防性AAA囊袋栓塞的患者组成。主要目标是研究预防性栓塞组与非栓塞组相比AAA的缩小/直径变化。此外,还将在随访期间调查所有内漏和二次干预措施,以及组间是否存在任何差异,以及是否与预防性栓塞有任何相关性。将记录并分析人口统计学资料、合并症、抗血小板和抗凝药物、AAA特征、通畅的腰动脉和肠系膜下动脉、干预特征以及随访数据。
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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