卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在植入式心律转复除颤器心衰患者中的比较效果研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为CARVTOP-ICD前瞻性、多中心、开放标签、双臂随机临床试验,比较卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在射血分数降低的心衰且植入ICD患者中的效果

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其他预测Sudden Cardiac DeathVentricular ArrhythmiaBeta-blocker TherapyCardiomyopathy
Comparative Effectiveness of Carvedilol Versus Metoprolol Succinate in Heart Failure Patients With an Implantable Cardioverter Defibrillator

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在植入式心律转复除颤器心衰患者中的比较效果研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为CARVTOP-ICD前瞻性、多中心、开放标签、双臂随机临床试验,比较卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在射血分数降低的心衰且植入ICD患者中的效果。计划在美国100个中心入组2000名参与者,并设可行性阶段(15个中心、100人、18个月)。数据可用于评估两种β受体阻滞剂对室性心律失常、心脏性猝死等结局的比较效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)、心脏性猝死、室性心律失常、植入式心律转复除颤器(ICD)、β受体阻滞剂治疗、心肌病。卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在植入式心律转复除颤器心衰患者中的比较效果(CARVTOP-ICD)研究是一项前瞻性、多中心、开放标签、双臂随机临床试验,旨在评估卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)且植入植入式心律转复除颤器(ICD)患者中的比较效果。该研究将在美国100个中心共入组2000名参与者,并设初始可行性阶段,在18个月内从15个中心入组100名参与者。可行性阶段将评估研究基础设施、招募

【主题与分类】

主题标签:Sudden Cardiac Death、Ventricular Arrhythmia、Beta-blocker Therapy、Cardiomyopathy。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/NCT06964464

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    • 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:射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)、心源性猝死、室性心律失常、植入式心律转复除颤器(ICD)、β受体阻滞剂治疗、心肌病。卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在植入式心律转复除颤器心力衰竭患者中的比较有效性(CARVTOP-ICD)研究是一项前瞻性、多中心、开放标签、双臂、随机临床试验,旨在评估卡维地洛与琥珀酸美托洛尔在射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)且植入植入式心律转复除颤器(ICD)患者中的比较有效性。该研究将从美国100个中心共招募2,000名参与者,初始可行性阶段将在18个月内从15个中心招募100名参与者。可行性阶段将评估研究基础设施、招募、知情同意流程、药物转换方案、安全性、依从性和保留率。以患者为中心的方法,包括照护者和利益相关者的参与,是这一阶段的基础。

将采用策略以提高患者和医疗服务提供者的参与度,解决β受体阻滞剂转换的障碍,并确保入组患者的多样性。所吸取的经验教训将指导全面研究。符合条件的参与者必须因射血分数降低的心力衰竭(HFrEF,缺血性或非缺血性病因)为预防心脏性猝死而植入ICD,目前正在接受琥珀酸美托洛尔治疗,并愿意转换为卡维地洛。参与者将按1:1随机分配至继续使用琥珀酸美托洛尔或转换为等效剂量的卡维地洛,并按方案滴定至最大耐受剂量。关键排除标准包括使用除琥珀酸美托洛尔以外的任何β受体阻滞剂、收缩压<100 mmHg、已知对卡维地洛不耐受或无法遵守研究方案。主要终点是首次发生任何ICD治疗(适当或不适当)、心血管住院或心血管死亡。次要终点包括ICD电击负担、医疗资源利用(包括急诊就诊和

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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