心源性休克工作组注册登记

心源性休克工作组注册登记是由美国多家医疗中心组成的学术研究联盟建立的多中心注册登记,面向心源性休克患者。数据来自病历与随访电话,采集去标识化临床变量,包含回顾性臂(住院期间采集数据)与前瞻性臂(评估长期结局)

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clinicaltrials
浏览 11
文本预测Cardiogenic Shock
Cardiogenic Shock Working Group Registry

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

心源性休克工作组注册登记

(Cardiogenic Shock Working Group Registry)是一个由美国多家医疗中心组成的学术研究联盟建立的多中心注册登记,面向心源性休克患者。该注册登记从病历和随访电话中采集去标识化的临床变量,旨在弥补当前缺乏心源性休克中央数据库、难以开展大规模分析的不足。其结构包含回顾性臂与前瞻性臂两部分:回顾性臂在住院期间采集数据,前瞻性臂则用于评估长期结局。该数据集在分类上归属于心血管系统疾病下的心源性休克,主题标签为 Cardiogenic Shock,来源站为 clinicaltrials.gov。

【数据集背景】

心源性休克是一种需要多中心协作研究的临床状况。根据来源站描述,心源性休克工作组是一个学术研究联盟,涉及美国境内的多家医疗中心,并包含一个面向心源性休克患者的多中心注册登记。来源站同时指出,目前尚不存在针对心源性休克的中央数据库,因此对心源性休克开展更大规模的分析受到限制。心源性休克工作组的一个目标,就是创建一个由多家机构数据汇集而成的集中化注册登记,用以分析临床结局。这一背景说明了该注册登记设立的必要性与定位,即通过多中心数据整合来支持心源性休克的临床结局分析。

【数据内容】

该注册登记采集的是去标识化的临床变量。这些变量来源于病历以及随访电话。注册登记包含两个组成部分:回顾性臂和前瞻性臂。在回顾性臂中,数据在住院期间采集;在前瞻性臂中,则评估长期结局。来源站描述中未提供具体的变量条目、变量数量、样本量、时间跨度或随访频率等细节,因此这些内容源站未提供。

【采集与来源】

数据采集方式包括从医疗记录中提取信息,以及通过随访电话获取信息。采集到的临床变量经过去标识化处理。数据来自参与该学术研究联盟的多家美国医疗中心。注册登记分为回顾性臂与前瞻性臂:回顾性臂的数据采集发生在住院过程中,前瞻性臂则用于长期结局的评估。除上述内容外,关于具体的采集流程、采集工具、数据管理平台或质量控制步骤,源站未提供。

【适用场景】

基于来源站描述,该注册登记的目标是汇集多家机构的数据,以分析心源性休克的临床结局。因此,其适用场景与心源性休克的临床结局分析相关,尤其是需要在多中心、较大规模层面开展分析的情形。回顾性臂的数据可用于住院期间相关情况的分析,前瞻性臂的数据可用于长期结局的评估。除此之外,来源站未提供更具体的适用场景说明。

【使用方法】

来源站未提供该数据集的具体使用方法,包括访问方式、申请流程、数据获取途径或分析操作指引等,均未在来源站描述中说明。因此,关于如何使用该注册登记的数据,源站未提供。

【质量与限制】

来源站描述提到,当前没有针对心源性休克的中央数据库,导致在更大范围内分析心源性休克受到限制,这正是该注册登记试图解决的问题。数据为去标识化临床变量,来自病历与随访电话。除上述内容外,来源站未提供关于数据质量、完整性、准确性、偏倚控制或使用限制的具体说明。

【引用与许可】

来源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04682483

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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:心源性休克。心源性休克工作组是一个学术研究联盟,涉及美国多家医疗中心,并包含一个针对心源性休克患者的多中心注册研究。去标识化的临床变量从医疗记录和随访电话中收集。目前尚无针对心源性休克的中央数据库,因此对心源性休克的大规模分析受到限制。心源性休克工作组的一个目标是创建一个集中注册库,汇集来自多个机构的数据,以分析临床结果。心源性休克工作组注册研究将包括一个回顾性分支,在住院期间收集数据,以及一个前瞻性分支,评估长期结果。

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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