CTSN栓塞保护试验

本试验为前瞻性、多中心、随机对照临床试验,涉及谵妄、缺血性卒中、急性肾损伤、心脏瓣膜病及冠状动脉疾病,评估CardioGard栓塞保护插管与标准插管的有效性和安全性

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clinicaltrials
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其他预测DeliriumIschemic StrokeAcute Kidney InjuryHeart Valve DiseaseCoronary Artery Disease
CTSN Embolic Protection Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

CTSN栓塞保护试验

本试验为前瞻性、多中心、随机对照临床试验,涉及谵妄、缺血性卒中、急性肾损伤、心脏瓣膜病及冠状动脉疾病,评估CardioGard栓塞保护插管与标准插管的有效性和安全性。预计入组30个月,术后随访12个月。患者1:1随机,按中心和手术类型分层,主要疗效按意向性治疗分析。研究对象为≥60岁、接受瓣膜手术伴或不伴CABG者,不限性别、种族或族裔。另设睡眠障碍辅助子研究,关注瓣膜性心脏病术后谵妄(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:谵妄、缺血性卒中、急性肾损伤、心脏瓣膜病、冠状动脉疾病。这是一项前瞻性、多中心、随机对照临床试验,将评估 CardioGard 栓塞保护插管与标准插管相比的有效性和安全性。预计入组期为 30 个月,所有患者术后将随访 12 个月。 随机化 患者将在手术室(OR)中,于胸骨切开术后且手术团队确认患者适合拟议干预(CardioGard 栓塞保护装置)后,立即按 1:1 随机分配至栓塞保护装置或标准插管。随机化将采用均等分配,并按研究中心和手术类型分层(即,单纯瓣膜手术或联合手术,如双瓣膜手术或瓣膜联合冠状动脉旁路移植术,CABG)。随机化分配将由中心集中控制,并通过基于网络的数据采集系统进行,该系统可自动发放随机化代码。自治疗分配之时起,主要疗效将按意向性治疗分析;即,无论患者是否实际接受了所分配的治疗,均按其在随机化时的分配进行分组。 研究人群 本试验的患者人群包括年龄 ≥ 60 岁、接受不同类型瓣膜手术的患者,伴或不伴 CABG,经全胸骨切开或微创胸骨切开,使用合法上市的瓣膜。具体纳入和排除标准列于下方。所有符合入选标准的患者均可纳入研究,不论性别、种族或族裔。 子研究 睡眠障碍辅助子研究——接受瓣膜性心脏病(VHD)手术的患者发生不良事件的风险高,包括术后谵妄(POD)发生率高。如果发现昼夜节律紊乱是该高风险人群的重要预测因素,则安全、低成本且易于实施的……

【主题与分类】

主题标签:Delirium、Ischemic Stroke、Acute Kidney Injury、Heart Valve Disease、Coronary Artery Disease。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/NCT06027788

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:谵妄、缺血性卒中、急性肾损伤、心脏瓣膜病、冠状动脉疾病。这是一项前瞻性、多中心、随机对照临床试验,将评估 CardioGard 栓塞保护插管与标准插管相比的有效性和安全性。预计入组期为 30 个月,所有患者术后将随访 12 个月。

随机化
患者将在手术室(OR)中,于胸骨切开术后且手术团队确认患者适合拟议干预(CardioGard 栓塞保护装置)后,立即按 1:1 随机分配至栓塞保护装置或标准插管。随机化将采用均等分配,并按研究中心和手术类型分层(即,单纯瓣膜手术或联合手术,如双瓣膜手术或瓣膜联合冠状动脉旁路移植术,CABG)。随机化分配将由中心集中控制,并通过基于网络的数据采集系统进行,该系统可自动发放随机化代码。自治疗分配之时起,主要疗效将按意向性治疗分析;即,无论患者是否实际接受了所分配的治疗,均按其在随机化时的分配进行分组。

研究人群
本试验的患者人群包括年龄 ≥ 60 岁、接受不同类型瓣膜手术的患者,伴或不伴 CABG,经全胸骨切开或微创胸骨切开,使用合法上市的瓣膜。具体纳入和排除标准列于下方。所有符合入选标准的患者均可纳入研究,不论性别、种族或族裔。

子研究
睡眠障碍辅助子研究——接受瓣膜性心脏病(VHD)手术的患者发生不良事件的风险高,包括术后谵妄(POD)发生率高。如果发现昼夜节律紊乱是该高风险人群的重要预测因素,则安全、低成本且易于实施的……

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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