重型动脉瘤性蛛网膜下腔出血早期腰大池引流联合鞘内尿激酶研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦重型动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)患者,研究早期腰大池引流联合鞘内尿激酶干预

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其他预测Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage
Early Lumbar Drainage Plus Intrathecal Urokinase in Severe Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage (LD-ITUK)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

重型动脉瘤性蛛网膜下腔出血早期腰大池引流联合鞘内尿激酶研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦重型动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)患者,研究早期腰大池引流联合鞘内尿激酶干预。源站描述指出,aSAH 约占全部卒中的 8%,中国年发病率约 9.8/10 万,高于全球平均水平;中国发病后累积死亡率约 24.6%,仅约 30% 幸存者能获得良好神经功能预后,多数遗留长期残疾或认知障碍,重型患者更差。研究提示早期清除蛛网膜下腔血凝块可能改善神经预后,因血凝块会加重脑血管痉挛和迟发性脑缺血。该数据可用于相关临床预测与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)约占所有卒中的8%,在中国每年每10万人中约9.8例,高于全球总体年发病率。中国发病后累积死亡率约为24.6%,仅约30%的幸存者能够获得良好的神经功能预后,其余幸存者中大多数遭受长期残疾或认知障碍。然而,这些情况在重型aSAH患者中可能更糟。研究表明,早期清除蛛网膜下腔血凝块可能与良好的神经功能预后相关。事实上,蛛网膜下腔血凝块会加重迟发期的脑血管痉挛和迟发性脑缺血现象,并在更长期内促进脑低灌注区内的细胞损伤。因此,早期清除蛛网膜下腔血凝块……

【主题与分类】

主题标签:Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06284642

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    • 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

疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)约占所有卒中的8%,在中国发病率为每年每10万人9.8例,高于全球总体年发病率。中国发病后累积死亡率约为24.6%,仅约30%的存活者能够获得良好的神经功能预后,其余存活者中大多数存在长期残疾或认知障碍。然而,在重型aSAH患者中,这些情况可能更为严重。研究表明,早期清除蛛网膜下腔血凝块可能与良好的神经功能预后相关。事实上,蛛网膜下腔血凝块会加重迟发期的脑血管痉挛和迟发性脑缺血现象,并在更长期内促进脑低灌注区内的细胞损伤。因此,早期清除蛛网膜下腔血凝块可能对神经功能预后产生有利影响。目前的aSAH建议和指南主张仅在急性脑积水情况下使用腰大池引流。

EARLYDRAIN试验提示,与标准神经重症治疗相比,腰椎脑脊液引流可早期清除蛛网膜下腔血凝块,并改善aSAH后的预后。然而,重型aSAH中预后不良的比例仍然很高。鞘内注射尿激酶已被证明能有效清除蛛网膜下腔血凝块,但尚无随机对照试验评估腰椎引流联合鞘内注射尿激酶对动脉瘤性SAH后6个月良好功能结局(定义为改良Rankin量表[mRS]评分0至2分)的改善作用。LD-ITUK试验旨在评估,与安慰剂相比,在标准治疗基础上加用腰椎引流联合鞘内注射尿激酶治疗的重型aSAH患者,在六个月后获得良好结局(改良Rankin量表评分0-2分)的百分比是否显著更高。

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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