儿童二尖瓣反流外科治疗策略前瞻性多中心队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07284212

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：二尖瓣反流（MR）、小儿心脏外科。本前瞻性、多中心队列研究旨在评估中国小儿二尖瓣反流（MR）外科修复的结局。自2020年3月至2024年12月，连续纳入在八家代表性先天性心脏病中心接受二尖瓣修复术的14岁以下患者。纳入标准为术前超声心动图显示至少中度MR且既往未接受过二尖瓣手术的患者。排除合并无法纠正的心脏畸形、中度或以上二尖瓣狭窄、缺血性MR、严重瓣叶发育不良、结缔组织疾病（如Barlow综合征、Marfan综合征）、心肌病或单心室生理的患者。主要终点为全因死亡、因心血管原因再次手术或随访期间中度或重度MR复发的复合终点。次要终点包括围手术期结局，如术后住院时间、重症监护室停留时间、机械通气时间和住院费用。

本研究旨在在当代真实世界的多中心环境中，为儿童二尖瓣反流（MR）外科修复的安全性、耐久性及预测因素提供高质量的前瞻性证据。研究结果可为这一罕见但具有挑战性人群的外科决策和术后管理策略提供参考。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。