TAVR术后传导障碍管理策略的评价与验证（EVATAVI）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 TAVR 术后传导障碍管理策略的评价与验证（EVATAVI），属于循环系统疾病及其他类别
基本信息
资源简介
TAVR术后传导障碍管理策略的评价与验证（EVATAVI）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 TAVR 术后传导障碍管理策略的评价与验证（EVATAVI），属于循环系统疾病及其他类别。源站描述指出，TAVR 已成为老年重度主动脉瓣狭窄的参考治疗方法，随着严重并发症减少，需植入起搏器的严重传导障碍成为 TAVR 的主要并发症；在缺乏特定推荐的情况下，术后起搏器植入率维持在 10% 至 20%，且因中心而异。多数传导障碍仅需术后 ICU 监测，且大多可消退或稳定。该数据可用于研究 TAVR 术后传导障碍的预测与管理策略（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：瓣膜性心脏病。TAVR 现已成为老年重度主动脉瓣狭窄治疗的参考方法。鉴于其良好结果，适应症最近已扩展至更年轻、风险更低的患者。随着严重并发症的减少，需要植入起搏器的严重传导障碍因此成为 TAVR 的主要并发症。尽管术者经验丰富、植入技术改进，且缺乏特定推荐，TAVR 术后起搏器植入率仍维持在 10% 至 20% 之间，与所用假体无关，且各中心间差异很大。在绝大多数病例中，传导障碍仅需术后在 ICU 监测患者，然而大多数传导障碍将消退或稳定，且……
【主题与分类】
主题标签：Valvular Heart Disease。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05417464
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05417464
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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：瓣膜性心脏病。TAVR现已成为治疗老年人群重度主动脉瓣狭窄的参考方法。鉴于其良好疗效，适应证近来已扩展至更年轻、低危的患者。随着严重并发症的减少，需要植入起搏器的严重传导障碍已成为TAVR的主要并发症。尽管术者经验丰富、植入技术不断改进，且缺乏具体推荐意见，但无论使用何种瓣膜，TAVR术后起搏器植入率均徘徊在10%至20%之间，且各中心之间差异很大。在绝大多数病例中，传导障碍仅需术后在ICU对患者进行监测。然而，大多数传导障碍会消退或保持稳定，无需永久起搏器植入。此外，这种系统性监测还导致这些医疗单元不必要的过度拥挤。
因此，研究者提出假设：通过采用明确的策略筛查和监测TAVR术后发生的传导障碍，并结合关于永久性心脏起搏适应症的建议，将有可能使适应症、监测时长（通过遥测/冠心病重症监护室或常规病房）以及永久性起搏器植入的适应症均趋于合理化。研究者希望，借助这一合理化策略，能够减少TAVR术后通过遥测或冠心病重症监护室进行监测的适应症和时长，缩短总体住院时间，同时在不对患者构成风险的前提下，减少永久性心脏起搏的适应症。
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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