DAN-RELEASE:重新审视老年稳定性缺血性心脏病患者的长期阿司匹林治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 DAN-RELEASE,关注老年稳定性缺血性心脏病患者长期阿司匹林治疗的再评估

基本信息
资源简介
DAN-RELEASE:重新审视老年稳定性缺血性心脏病患者的长期阿司匹林治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 DAN-RELEASE,关注老年稳定性缺血性心脏病患者长期阿司匹林治疗的再评估。覆盖的疾病与操作包括缺血性心脏病、慢性缺血性心脏病、慢性冠脉综合征、心肌梗死、经皮冠状动脉介入治疗、冠状动脉旁路移植术,以及阿司匹林及其治疗使用中的不良反应。数据可用于研究长期阿司匹林二级预防在当代临床背景下的适用性,尤其是高敏肌钙蛋白诊断、MI 类型变化与急性血运重建普及后的患者人群(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:缺血性心脏病、慢性缺血性心脏病、慢性冠脉综合征、心肌梗死、经皮冠状动脉介入治疗、冠状动脉旁路移植术、阿司匹林、阿司匹林在治疗使用中引起的不良反应。理由:当前指南推荐慢性冠脉综合征患者终身接受阿司匹林治疗。支持心肌梗死(MI)后及慢性冠脉综合征长期阿司匹林治疗的证据,主要来自20世纪70年代和80年代开展的试验。此后,MI的临床格局已显著演变:高敏心肌肌钙蛋白的使用导致更小MI的诊断,同时从以大型ST段抬高型MI(STEMI)为主转向更小的非STEMI。急性血运重建现已成为MI常规诊疗的一部分,许多稳定性冠状动脉疾病患者
【主题与分类】
主题标签:Ischemic Heart Disease、Ischemic Heart Disease Chronic、Chronic Coronary Syndrome、Myocardial Infarction、Percutaneous Coronary Intervention、Coronary Artery Bypass Graft、Aspirin、Non-inferiority Trial。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/NCT07795398
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07795398
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:缺血性心脏病、慢性缺血性心脏病、慢性冠脉综合征、心肌梗死、经皮冠状动脉介入治疗、冠状动脉旁路移植术、阿司匹林、治疗用途中阿司匹林引起的不良反应。理由:当前指南推荐慢性冠脉综合征患者终身服用阿司匹林。支持心肌梗死(MI)后长期阿司匹林治疗及慢性冠脉综合征的证据主要源自20世纪70年代和80年代的试验。自那时起,心肌梗死的临床面貌已显著演变:高敏心肌肌钙蛋白的应用使得更小范围的心肌梗死得以诊断,这与从以大面积ST段抬高型心肌梗死(STEMI)为主转向较小范围的非ST段抬高型心肌梗死的变化相吻合。急性血管重建现已成为心肌梗死常规治疗的一部分,许多稳定型冠状动脉疾病患者接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)或冠状动脉旁路移植术(CABG)。人群风险因素已改善,他汀类药物的普遍使用有助于斑块稳定并减缓疾病进展。
因此,心肌梗死和慢性冠脉综合征患者的长期预后已显著改善。所以,长期阿司匹林治疗的绝对缺血获益可能被削弱,而出血风险,尤其是在老年患者中,仍具有临床相关性。这些进展要求对阿司匹林在心血管疾病长期二级预防中的终身作用进行当代重新评估,尤其是在病情稳定的老年患者中。目的:评估在稳定型慢性冠脉综合征老年患者中,就净临床结局而言,停用长期阿司匹林是否不劣于继续阿司匹林治疗。除患者报告结局外,所有临床结局都将基于登记数据。将通过问卷评估患者报告结局,测量随访期间的出血症状、胃肠道不适、生活质量和生活方式行为。试验设计:研究者发起、基于登记、前瞻性、随机、开放标签、盲法终点(PROBE)非劣
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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