CHD患者INR家庭与标准门诊监测比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦先天性心脏病(CHD)患者INR监测方式的比较研究。研究对象为14岁以上CHD患者,比较标准门诊管理与家庭管理INR的疗效与结局,旨在确定哪种方式能带来更长的治疗范围时间、更小的INR变异性和更少的不良事件

University of UlsterUniversity of Ulster
clinicaltrials
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文本预测Congenital Heart DiseaseCongenital Heart DefectAdult Congenital Heart Disease
Comparison of Home and Standard Clinic Monitoring of INR in Patients With CHD

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

CHD患者INR家庭与标准门诊监测比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦先天性心脏病(CHD)患者INR监测方式的比较研究。研究对象为14岁以上CHD患者,比较标准门诊管理与家庭管理INR的疗效与结局,旨在确定哪种方式能带来更长的治疗范围时间、更小的INR变异性和更少的不良事件。研究还调查患者对当前INR管理方式易用性、实用性和满意度的看法,并使用RAND SF-36评估健康相关生活质量。数据可用于抗凝管理效果预测、患者报告结局分析及监测策略比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:先天性心脏病、先天性心脏缺陷、成人先天性心脏病。目的与目标:本研究旨在比较14岁以上CHD患者中标准门诊管理与家庭管理INR的疗效和结局,并确定哪种INR管理方式能带来更长的治疗范围时间、更小的INR变异性和更少的不良事件。本研究将有多项具体目标,详述如下。1. 确定家庭监测INR的患者或使用标准门诊管理的患者是否在治疗范围内时间更长、INR变异性更小且不良事件更少。2. 调查患者对其当前INR管理方式易用性、实用性和满意度的看法。3. 使用RAND SF-36调查患者总体健康相关生活质量(HRQoL)

【主题与分类】

主题标签:Congenital Heart Disease、Congenital Heart Defect、Adult Congenital 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/NCT04136379

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:先天性心脏病、先天性心脏缺陷、成人先天性心脏病。目的与目标:本研究旨在比较14岁以上先天性心脏病患者中,标准门诊管理与家庭管理INR的有效性和结局,并确定哪种INR管理方法能带来更长的治疗范围时间、更少的INR变异性以及更少的不良事件。本研究将设定若干具体目标,详述如下。1. 确定家庭监测INR的患者与采用标准门诊管理的患者相比,是否在治疗范围内的时间更长、INR变异性更小且不良事件更少。2. 调查患者对当前INR管理方法易用性、实用性及满意度的看法。3. 使用RAND SF-36调查表对18岁及以上参与者、使用PedsQL生活质量量表对14-17岁参与者,考察患者总体健康相关生活质量(HRQoL),并确定两组队列之间HRQoL是否存在差异。4.

对参与者的全科医生(GP)进行结构化访谈,以考察他们对INR家庭监测的看法/信念;并对ACHD临床专科护士和临床研究护士(负责培训患者使用家庭监测)进行半结构化访谈,以考察他们对INR家庭监测的看法。拟议研究的实验细节与设计:本研究将是一项为期1年的前瞻性队列研究,监测正在服用华法林的CHD患者。患者将从贝尔法斯特皇家维多利亚医院(RVH)的ACHD门诊招募。这些门诊约有4,000名14岁及以上的CHD患者就诊,其中一部分患者正在接受华法林治疗。服用华法林的患者将由Jan Gordon(ACHD临床专科护士)或Deirdre Lovell(临床研究护士)识别。适合的患者若在ACHD门诊之一就诊

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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