Abbott 结构性心脏病器械注册研究
Abbott SH Device Registry 旨在确认市售 Abbott SH 器械在常规医院实践或 SOC 操作中使用时的安全性与性能

基本信息
资源简介
Abbott 结构性心脏病器械注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 Abbott Structural Heart Device Registry 的注册研究信息,属于循环系统疾病 / 其他分类。研究覆盖 Heart Diseases、ASD - Atrial Septal Defect、VSD - Muscular Ventricular Septal Defect、PFO - Patent Foramen Ovale、PIVSD - Post Infarct Muscular Ventricular Septal Defect、Valvular Heart Disease 等主题,旨在确认市售 Abbott SH 器械在常规医院实践或 SO。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Heart Diseases、ASD - Atrial Septal Defect、VSD - Muscular Ventricular Septal Defect、PFO - Patent Foramen Ovale、PIVSD - Post Infarct Muscular Ventricular Septal Defect、Valvular Heart Disease。Abbott SH Device Registry 旨在确认市售 Abbott SH 器械在常规医院实践或 SOC 操作中使用时的安全性与性能。患者将在手术前接受资格与参与意愿筛查,若为回顾性入组,则在以下时间范围内进行: Amplatzer 部分:术后 7 天内 心脏外科部分(The ENDURE Study):术后 6 个月内。所有提供知情同意并接受适用 Abbott SH 器械植入尝试的患者均有资格参与该注册研究。该注册研究预计约 500 名受试者每
【主题与分类】
主题标签:Heart Diseases、ASD - Atrial Septal Defect、VSD - Muscular Ventricular Septal Defect、PFO - Patent Foramen Ovale、Valvular Heart Disease。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06590467
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06590467
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:心脏病、ASD - 房间隔缺损、VSD - 肌部室间隔缺损、PFO - 卵圆孔未闭、PIVSD - 梗死后肌部室间隔缺损、瓣膜性心脏病。Abbott SH器械注册研究旨在确认市售Abbott SH器械在常规医院实践或SOC程序中使用时的安全性和性能。患者将在手术前接受资格和参与意愿筛选,或者如果是回顾性入组,则在以下时间范围内进行:* Amplatzer部分:术后7天内* 心脏外科部分(ENDURE研究):术后6个月内。所有提供知情同意并接受适用Abbott SH器械植入尝试的患者均有资格参与本注册研究。注册研究预计每年将入组约500名受试者。预计入组期至少为5年。注册研究将在全球约25个中心进行。根据需要,可能会联系更多中心参与注册研究。
随访访视应与相关手术的机构常规标准治疗(SOC)访视保持一致。数据收集将在筛选和知情同意后以及术后SOC随访访视时进行。在适用的情况下,随访访视可通过电话、虚拟方式或门诊进行,遵循SOC实践。随访持续时间将取决于手术中使用的Abbott器械。某些器械将在出院时(或术后7天,以先到者为准)、短期(1-3个月,视情况而定)、中期(6个月)和长期随访(12个月)访视时进行数据收集,以支持临床安全性和性能数据要求。另外,部分器械的随访访视将延长至10年,以在器械整个使用寿命期间对受试者进行监测。方案中纳入了一项针对外科瓣膜的“线扩展子研究”,旨在在欧洲中心收集数据,以便为2种特定尺寸的外科主动脉瓣(Epic Max 27mm和Epic Plus Supra 29mm)申请美国批准。
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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