卡维地洛联合EVL与否用于卡维地洛无应答者食管静脉曲张出血一级预防

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肝硬化与食管静脉曲张患者,主题为卡维地洛无应答者中卡维地洛联合内镜下静脉曲张套扎术(EVL)与否用于食管静脉曲张出血一级预防

Taipei Veterans General Hospital, TaiwanTaipei Veterans General Hospital, Taiwan
clinicaltrials
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视频CirrhosisEsophageal Varices
Carvedilol Plus EVL or Not for the Primary Prevention of Esophageal Variceal Bleeding in Carvedilol Non-responders

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

卡维地洛联合EVL与否用于卡维地洛无应答者食管静脉曲张出血一级预防

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肝硬化与食管静脉曲张患者,主题为卡维地洛无应答者中卡维地洛联合内镜下静脉曲张套扎术(EVL)与否用于食管静脉曲张出血一级预防。源站描述涉及门静脉高压、胃食管静脉曲张出血的高再出血率与死亡率,以及2021年12月Baveno VII共识对非选择性β受体阻滞剂(NSBB)和EVL的推荐背景。数据可用于了解该临床问题的研究设计背景与相关主题信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:肝硬化、食管静脉曲张。胃食管静脉曲张出血是门静脉高压的主要并发症,具有较高的再出血率和死亡率。如何预防肝硬化合并门静脉高压患者首次食管静脉曲张出血(EVB)一直是一个非常重要的问题。根据2021年12月发布的最新Baveno VII门静脉高压治疗共识,应首先使用非选择性β受体阻滞剂(NSBB)以预防临床显著门静脉高压患者的失代偿。对于存在NSBB禁忌或不耐受的高危食管静脉曲张(EVs)代偿期患者,推荐进行内镜下静脉曲张套扎术(EVL)。卡维地洛是一种NSBB,具有额外的内在抗α1肾上腺素能活性。卡维地洛可降低肝静脉压力梯度(HVPG)b

【主题与分类】

主题标签:Cirrhosis、Esophageal Varices。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/NCT06594783

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    • 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:肝硬化、食管静脉曲张。胃食管静脉曲张破裂出血是门静脉高压的主要并发症,具有较高的再出血率和死亡率。如何预防肝硬化和门静脉高压患者首次食管静脉曲张出血(EVB)一直是一个非常重要的问题。根据2021年12月发布的最新Baveno VII门静脉高压治疗共识,应首先使用非选择性β受体阻滞剂(NSBB)来预防临床显著门静脉高压患者的失代偿。对于有NSBB禁忌证或不耐受的高危食管静脉曲张(EVs)代偿期患者,推荐进行内镜下静脉曲张套扎术(EVL)。卡维地洛是一种NSBB,具有额外的内在抗α1肾上腺素能活性。卡维地洛降低肝静脉压力梯度(HVPG)的效果优于普萘洛尔,目前是肝硬化和CSPH患者EVB一级预防的首选药物。尽管卡维地洛降低HVPG的作用强于普萘洛尔,但仍有高达38-46%的CSPH患者对卡维地洛无应答。

这些患者随访上消化道内镜时可能显示食管静脉曲张(EVs)变大、数量增多或出现新的红色征,提示食管静脉曲张出血(EVB)风险增加。然而,探讨肝硬化合并EVs且对卡维地洛治疗无应答患者治疗选择的研究较为匮乏。在本项目中,研究者将开展一项开放标签随机对照试验,旨在比较卡维地洛联合或不联合内镜下套扎术(EVL)对卡维地洛无应答的肝硬化患者EVB一级预防的疗效。研究者还将探讨两组在其他上消化道出血、非出血性肝硬化失代偿(如新发/加重的腹水、肝性脑病、自发性细菌性腹膜炎和肝肾综合征)以及总体

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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