欧洲心血管疾病预防、糖尿病与慢性肾脏病调查（EUROASPIRE VI）
EUROASPIRE VI 是由欧洲心脏病学会开展的多中心欧洲研究，聚焦冠心病患者及心血管疾病高危人群，覆盖冠状动脉疾病、急性冠脉综合征、不稳定型心绞痛、ST 段抬高型心肌梗死和非 ST 段抬高型心肌梗死等情形
基本信息
资源简介
欧洲心血管疾病预防、糖尿病与慢性肾脏病调查（EUROASPIRE VI）
EUROASPIRE VI 是由欧洲心脏病学会开展的多中心欧洲研究，聚焦冠心病患者及心血管疾病高危人群，覆盖冠状动脉疾病、急性冠脉综合征、不稳定型心绞痛、ST 段抬高型心肌梗死和非 ST 段抬高型心肌梗死等情形。该调查通过生活方式与药物治疗的管理情况，客观评估当前科学知识的临床落实情况，并进一步考察心脏代谢与肾脏的连续病程，涉及二级和一级心血管预防。此前已有五轮调查，分别在 1995 至 2018 年间于不同数量的欧洲国家实施。该数据可用于心血管疾病预防、糖尿病及慢性肾脏病相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：冠状动脉疾病、急性冠脉综合征、不稳定型心绞痛、ST 段抬高型心肌梗死、非 ST 段抬高型心肌梗死。EUROASPIRE 是一项针对冠心病患者和心血管疾病（CVD）高危人群的多中心欧洲研究，描述其通过生活方式和药物疗法的管理情况，并对当前科学知识的临床实施情况提供客观评估。迄今为止，欧洲心脏病学会已开展五项 EUROASPIRE 调查：EUROASPIRE I 于 1995-1997 年在九个国家进行，EUROASPIRE II 于 1999-2000 年在 15 个国家进行，EUROASPIRE III 于 2006-2009 年在 22 个国家进行，EUROASPIRE IV 于 2012-2015 年在 26 个国家进行，EUROASPIRE V 于 2016-2018 年在 27 个国家进行。这第六项 EUROASPIRE 调查将研究二级和一级心血管中的心脏代谢与肾脏连续病程
【主题与分类】
主题标签：Coronary Disease、Acute Coronary Syndrome、Unstable Angina、ST Elevation Myocardial Infarction、Non-ST Elevation Myocardial Infarction。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/NCT06495177
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06495177
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- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：冠状动脉疾病、急性冠脉综合征、不稳定型心绞痛、ST段抬高型心肌梗死、非ST段抬高型心肌梗死。EUROASPIRE是一项针对冠心病患者及心血管疾病（CVD）高危人群的多中心欧洲研究，旨在描述其通过生活方式和药物治疗进行的管理情况，并对当前科学知识的临床实施提供客观评估。迄今为止，欧洲心脏病学会已开展了五项EUROASPIRE调查：EUROASPIRE I于1995-1997年在9个国家进行，EUROASPIRE II于1999-2000年在15个国家进行，EUROASPIRE III于2006-2009年在22个国家进行，EUROASPIRE IV于2012-2015年在26个国家进行，EUROASPIRE V于2016-2018年在27个国家进行。第六项EUROASPIRE调查将在欧洲心脏病学会全球注册与调查项目（GRASP）的主持下，于2023-2025年研究心血管疾病二级和一级预防中的心脏代谢与肾脏连续统一体。
与前几次EUROASPIRE调查一样，本次调查将聚焦于住院的冠心病患者，无论是否伴有糖尿病，以及初级医疗中看似健康但具有心血管疾病高风险（高血压、血脂异常、糖尿病）的个体。
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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