久坐马匹24小时心电图心律失常患病率与危险因素数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.0gb5mkmd9

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数据集大小约 507.9 MB。

数据说明

背景：心律失常在马中很常见，但其临床意义仍存在争议。目的：描述在一群舍饲的混合品种马中，可能需要额外筛查的心律失常的患病率并识别其风险因素。研究设计：前瞻性横断面研究。方法：对94匹临床健康、大学所有、舍饲的马进行了24小时动态心电图和超声心动图检查。记录所有马的潜在风险因素。将出现>1次/小时室上性早搏复合波或出现任何室性早搏复合波的个体定义为受影响个体，用于风险因素分析。采用向前逐步逻辑回归识别与心律失常存在相关的因素。在单变量筛选中，p值<0.15被认为显著，而总体p≤0.05被认为显著。结果：在记录期间，92.6%（87/94）的马出现了心律失常。86.2%（81/94）的马存在室上性早搏复合波，24.5%（23/94）的马存在室性复合波。在样本中，38.3%（36/94）被认为受心律失常影响。

心围评分增加与心律失常的检出相关（OR 1.06，95% CI 1–1.12，p = 0.05），年龄作为混杂因素保留在最终模型中。主要局限性：研究样本的体况评分范围有限，用于风险因素分析的种马数量也有限。结论：尽管这群马没有已知的心血管疾病史或临床症状，但心律失常的发生频率很高。心围Q2增加是马心律失常的潜在风险因素。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。