DIRECTAVI 试验中 SAPIEN 3 瓣膜的 5 年随访

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 DIRECTAVI 随机试验中接受第三代球囊扩张式 Edwards SAPIEN 3 装置行直接 TAVR 策略的患者,计划对 2016 年 5 月至 2018 年 5 月入组的全部 236 例患者开展最长 5 年的前瞻性随访

University Hospital, MontpellierUniversity Hospital, Montpellier
clinicaltrials
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医学影像预测Coronary SyndromeHemodynamic Instability
5 Years Follow up of the SAPIEN 3 Valve From the DIRECTAVI Trial

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

DIRECTAVI 试验中 SAPIEN 3 瓣膜的 5 年随访

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 DIRECTAVI 随机试验中接受第三代球囊扩张式 Edwards SAPIEN 3 装置行直接 TAVR 策略的患者,计划对 2016 年 5 月至 2018 年 5 月入组的全部 236 例患者开展最长 5 年的前瞻性随访。随访内容包括在 2021 至 2022 年间获取 TAVR 后最长期超声心动图随访,并由患者心内科医生通过简短临床问卷或电话完成临床随访,系列超声随访亦由其完成,最新一次超声心动图为主要终点。数据可用于评估该策略的长期临床与超声结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Coronary Syndrome、Hemodynamic Instability。纳入 2016 年 5 月至 2018 年 5 月期间开展的 DIRECTAVI 随机试验的全部患者(n=236),将前瞻性评估最长 5 年随访。DIRECTAVI 前瞻性、随机、单中心、开放标签试验证明了使用第三代球囊扩张式 Edwards SAPIEN 3 装置(Edwards Lifesciences, Irvine, CA, USA)的“直接 TAVR”策略的非劣效性。将对入组 DIRECTAVI 试验的所有患者在 2021 年至 2022 年间获得的 TAVR 后最长随访时进行系统性超声随访。临床随访将通过简短的患者临床问卷或由患者的心内科医生通过电话获得。系列超声随访将由患者的心内科医生获得,但最新一次随访超声心动图(主要终点)除外。

【主题与分类】

主题标签:Coronary Syndrome、Hemodynamic Instability。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05140317

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    • 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:冠状动脉综合征、血流动力学不稳定。纳入DIRECTAVI随机试验(2016年5月至2018年5月期间进行)的所有患者(n=236)将接受前瞻性评估,随访长达5年。DIRECTAVI前瞻性、随机、单中心、开放标签试验证明了使用第三代球囊扩张式Edwards SAPIEN 3装置(Edwards Lifesciences,Irvine,CA,USA)的“直接TAVR”策略的非劣效性。将对DIRECTAVI试验中纳入的所有患者在2021年至2022年间TAVR后获得的最长随访时间点进行系统性超声心动图随访。临床随访将通过简短的患者临床问卷或由患者的心脏病专家通过电话进行。系列超声心动图随访将由患者的心脏病专家进行,但最后一次随访超声心动图(主要终点)除外,该检查将在蒙彼利埃大学医院参考中心由两名经验丰富的瓣膜超声心动图专业心脏病专家进行,以避免操作者间变异性。

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

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