PARADIGM注册研究非阻塞性冠脉斑块进展CCTA风险评分相关数据集

目的:不同科学学会尚未对非阻塞性冠状动脉疾病(CAD)患者重复冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)的临床使用给出明确推荐

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表格预测非阻塞性冠状动脉疾病冠状动脉斑块进展CCTA风险评分PARADIGM注册研究循环系统疾病预测模型验证
Dataset related to the article "Progression of non-obstructive coronary plaque: a practical CCTA-based risk score from the PARADIGM registry"

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

PARADIGM注册研究非阻塞性冠脉斑块进展CCTA风险评分相关数据集

目的:不同科学学会尚未对非阻塞性冠状动脉疾病(CAD)患者重复冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)的临床使用给出明确推荐

Dataset related to the article "Progression of non-obstructive coronary plaque: a practical CCTA-based risk score from the PARADIGM registry"

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Progression of non-obstructive coronary plaque: a practical CCTA-based risk score from the PARADIGM registry》相关的原始数据。目的:不同科学学会尚未对非阻塞性冠状动脉疾病(CAD)患者重复冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)的临床使用给出明确推荐。本研究旨在开发并验证一种实用的CCTA风险评分,以预测低至中等CAD概率患者的中期疾病进展。方法:患者来自计算机断层扫描血管造影成像确定的动脉粥样硬化斑块进展(PARADIGM)注册研究。具体而言,370例(推导队列)和219例(验证队列)患者具有两次重复的临床指征CCTA扫描、非阻塞性CAD且无高危斑块(≥ 2个高危

【主题与分类】

主题标签:非阻塞性冠状动脉疾病、冠状动脉斑块进展、CCTA风险评分、PARADIGM注册研究、循环系统疾病、预测模型验证。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10648268

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本记录包含与文章《非阻塞性冠状动脉斑块的进展:来自PARADIGM注册研究的基于CCTA的实用风险评分》相关的原始数据

目的

不同科学学会对于非阻塞性冠状动脉疾病(CAD)患者重复进行冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)的临床使用尚无明确推荐意见。本研究旨在开发并验证一种实用的CCTA风险评分,用于预测CAD低至中等概率患者的中期疾病进展。

方法

患者来自计算机断层扫描血管造影成像确定的动脉粥样硬化斑块进展(PARADIGM)注册研究。具体而言,纳入370例(推导队列)和219例(验证队列)患者,这些患者接受了两次临床指征的重复CCTA扫描,存在非阻塞性CAD,且基线CCTA时无高危斑块(≥2项高危特征)。疾病进展定义为随访CCTA时新出现≥50%狭窄和/或高危斑块。

结果

在推导队列中,104例(28%)患者出现疾病进展。

两次CCTA之间的中位时间间隔为3.3年(2.7–4.8)。由多变量logistic回归得出的疾病进展比值比如下:点状钙化斑块数量为4.59(95%置信区间:1.69–12.48),低衰减成分斑块数量为3.73(1.46–9.52),25–49%狭窄严重程度为2.71(1.62–4.50),分叉处斑块数量为1.47(1.17–1.84),两次CCTA之间的时间为1.21(1.02–1.42)。该模型在推导队列和验证队列中的C统计量分别为0.732(0.676–0.788)和0.668(0.583–0.752)。结论 基于CCTA的新风险评分是一种简单实用的工具,可预测已知非阻塞性CAD患者的中期CAD进展。临床意义声明 临床实施

数据加载示例(图像类)

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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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