管理式糖尿病护理项目患者心血管并发症发生率研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/其他分类,主题为管理式糖尿病护理与心血管并发症。源站描述显示,DECIDE 研究旨在识别参与 ADEC 管理式糖尿病护理的患者,其心血管并发症复合发生率(包括心肌梗死、PCI、CABG、卒中、颈动脉内膜切除术、外周血运重建和外周截

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其他Disease ManagementDiabetes ComplicationsDiabetic Vascular ComplicationsDiabetic NeuropathyDiabetic NephropathyDiabetic Retinopathy
Determining Rates of Cardiovascular Complications Among Patients of a Managed Diabetes Care Program

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

管理式糖尿病护理项目患者心血管并发症发生率研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/其他分类,主题为管理式糖尿病护理与心血管并发症。源站描述显示,DECIDE 研究旨在识别参与 ADEC 管理式糖尿病护理的患者,其心血管并发症复合发生率(包括心肌梗死、PCI、CABG、卒中、颈动脉内膜切除术、外周血运重建和外周截肢)是否低于省级和国家水平,比较统计由 ICES Atlas 2003 及 2005 DICE 研究等提供,并记录肾病、视网膜病变、住院率和全因死亡率等结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:疾病管理、糖尿病并发症、糖尿病血管并发症、糖尿病神经病变、糖尿病肾病、糖尿病视网膜病变。DECIDE 研究将识别参与 ADEC 管理式糖尿病护理的患者,其心血管并发症发生率(心肌梗死(MI)、经皮冠状动脉介入治疗(PCI)、冠状动脉旁路移植术(CABG)、卒中、颈动脉内膜切除术、外周血运重建和外周截肢的复合发生率)是否低于省级和国家水平。比较统计将由评估科学研究所(ICES)Atlas 2003 及其他糖尿病研究(如 2005 年 DICE 研究)提供。肾病和视网膜病变等并发症将被记录,同时记录住院率和全因死亡率。与糖尿病管理相关的临床结局

【主题与分类】

主题标签:Disease Management、Diabetes Complications、Diabetic Vascular Complications、Diabetic Neuropathy、Diabetic Nephropathy、Diabetic Retinopathy。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/NCT00498147

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:疾病管理、糖尿病并发症、糖尿病血管并发症、糖尿病神经病变、糖尿病肾病、糖尿病视网膜病变。DECIDE研究将确定,与省级和国家水平相比,参与ADEC管理式糖尿病照护的患者心血管并发症发生率(心肌梗死(MI)、经皮冠状动脉介入治疗(PCI)、冠状动脉旁路移植术(CABG)、卒中、颈动脉内膜切除术、外周血运重建和外周截肢的复合发生率)是否更低。比较统计数据将由评估科学研究所(ICES)2003年图谱及其他糖尿病研究(如2005年DICE研究)提供。肾病和视网膜病变等并发症将被记录,同时还包括住院率和全因死亡率。与糖尿病管理相关的临床结局(如血压和血脂)也将进行比较。

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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