标准功率与高功率射频消融治疗典型心房扑动的消融指数:一项随机研究(AITAF)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为典型心房扑动(Atrial Flutter)的射频消融治疗研究,比较标准 30W 与高功率 50W 设置下消融指数引导的效果

基本信息
资源简介
标准功率与高功率射频消融治疗典型心房扑动的消融指数:一项随机研究(AITAF)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为典型心房扑动(Atrial Flutter)的射频消融治疗研究,比较标准 30W 与高功率 50W 设置下消融指数引导的效果。研究为前瞻性、双臂、单中心、优效性设计,受试者为经心脏电生理医生转诊接受典型心房扑动独立射频消融的患者,计划每组至少 25 例,入组期 12 个月,临床中心为加拿大卡尔加里大学 Foothills Medical Center。主要终点为每例手术的总射频时间。数据可用于评估高功率设置是否优于标准功率设置以实现 CTI 阻滞(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心房扑动、典型心房扑动、依赖腔静脉三尖瓣峡部的宏折返性心动过速。标题:消融指数引导的高功率与标准功率射频消融治疗典型心房扑动的随机试验。设计:前瞻性、双臂、单中心、优效性研究,比较标准 30W 功率设置与 50W 高功率设置。目的:评估高功率消融设置相较于标准功率设置在实现典型扑动 CTI 阻滞方面的优效性。入组:每组至少 25 名受试者。入组期为 12 个月。受试者:由心脏电生理医生转诊接受典型心房扑动独立射频消融的受试者。临床中心:加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市卡尔加里大学 Foothills Medical Center。终点:主要终点:每例手术的总射频时间。
【主题与分类】
主题标签:Atrial Flutter、Atrial Flutter Typical。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/NCT06406686
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06406686
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:心房扑动,典型心房扑动,三尖瓣峡部依赖性大折返性心动过速。标题:消融指数引导的高功率与标准功率射频消融治疗典型心房扑动的随机试验。设计:前瞻性、双臂、单中心、优效性研究,比较标准30W功率设置与50W高功率设置。目的:评估高功率消融设置相较于标准功率设置在实现典型心房扑动三尖瓣峡部传导阻滞方面的优效性。入组:每组至少25名受试者。入组期为12个月。
受试者:由心脏电生理学家转诊接受典型心房扑动独立射频消融术的受试者 临床中心:加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市卡尔加里大学Foothills医疗中心 终点:主要终点:每次手术的总射频时间 次要终点:达到初始CTI阻滞的射频时间 总手术时间 从手术开始到手术结束的时间 等待期间早期再连接的发生率 腺苷测试期间休眠传导的发生率 实现持久CTI阻滞所需的总消融病灶数 总镇痛和镇静药物使用量,例如咪达唑仑、芬太尼和丙泊酚,以mg和/或mL计 术后患者对a)疼痛和b)恶心的感知,采用1(无)至10(最大可能)量表 次要安全性终点:蒸汽爆裂 心包积液 心包填塞 次要随访结局:如果在初始手术后3个月内进行后续EP研究,是否存在持久CTI阻滞(例如
房颤消融)通过现有心电图、遥测、可穿戴监测器或动态心电图记录到的3个月内记录到的房扑复发 2个月时进行动态心电图检查,以评估房性心律失常的发生率和负荷 材料:三维电解剖标测系统:CARTO,Biosense Webster 诊断导管:20极Halo导管,10极冠状窦导管 消融导管:QDOT MICRO,Biosense Webster 申办方:无,由研究员发起的研究 尽管已有观察性数据,但尚无随机
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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