氟卡尼降低卵圆孔未闭封堵术后房性心律失常或心动过速风险的评估
AFLOAT为全国多中心随机对照开放标签优效性研究,盲法评估所有终点(PROBE设计),针对卵圆孔未闭、房性心律失常和隐源性卒中

基本信息
资源简介
氟卡尼降低卵圆孔未闭封堵术后房性心律失常或心动过速风险的评估
AFLOAT为全国多中心随机对照开放标签优效性研究,盲法评估所有终点(PROBE设计),针对卵圆孔未闭、房性心律失常和隐源性卒中。PFO封堵术前筛查并签署知情同意,术中植入小型ICM长期监测房性心律失常。封堵后按1:1:1随机分三组:氟卡尼150 mg/日单次缓释6个月和3个月。住院及出院后3、6个月随访,推荐1至6个月对比超声心动图,远程监测心律失常事件(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:卵圆孔未闭(PFO)、房性心律失常(AA)、隐源性卒中。AFLOAT 是一项全国性、多中心、随机、对照、开放标签的优效性研究,对所有终点进行盲法评估(PROBE 设计)。介入阶段后进入观察阶段;只要患者仍植入 ICM,该阶段仅收集器械数据。筛查和选择在 PFO 封堵术前进行,并签署知情同意书。PFO 封堵术中,植入一个小型 ICM(CONFIRM RX, ABBOTT)以提供长期监测,检测所有 AA 发作。PFO 封堵后立即将患者按 1:1:1 比例随机分配至 3 组:氟卡尼(150 mg/日,单次缓释剂量)治疗 6 个月(在标准治疗基础上);氟卡尼(150 mg/日,单次缓释剂量)治疗 3 个月(在标准治疗基础上)。临床随访于住院期间、出院后 3 个月(M3)和 6 个月(M6——干预阶段结束)进行。建议在 1 至 6 个月之间进行对比超声心动图。远程监测在发生心律失常事件时发出通知。对于在 6 个月随访期后仍保留 ICM 的患者,进入观察期。将继续进行房性心律失常检测。
【主题与分类】
主题标签:Patent Foramen Ovale、Atrial Arrhythmia、Cryptogenic Stroke。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/NCT05213104
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05213104
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病/状况:卵圆孔未闭、房性心律失常、隐源性卒中。AFLOAT是一项全国性、多中心、随机、对照、开放标签的优效性研究,对所有终点均采用盲法评估(PROBE设计)。干预阶段之后为观察阶段;只要患者仍植入ICM,在此期间仅收集该设备的数据。筛选和选择在PFO封堵术之前进行,并签署知情同意书。在PFO封堵术中,植入小型ICM(CONFIRM RX,ABBOTT)以提供长期监测,用于检测所有房性心律失常(AA)发作。PFO封堵术后立即将患者按1:1:1比例随机分配至3组:氟卡尼(每日150 mg,单次缓释剂量)治疗6个月(在标准治疗基础上);氟卡尼(每日150 mg,单次缓释剂量)治疗3个月(在标准治疗基础上)。临床随访在住院期间、出院后3个月(M3)和6个月(M6,干预阶段结束)进行。建议在1至6个月之间进行对比超声心动图检查。
远程监测可在发生心律失常事件时提供通知。对于在6个月随访期后仍保留ICM的患者,将进入观察期。房性心律失常检测将继续进行。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




