肺动脉高压患者早期临床试验新型基础设施、设计与技术可行性研究(FIT-PH)
针对肺动脉高压的前瞻性、开放标签、观察性研究,评估肺动脉压力监测器与可穿戴活动监测器的安全性和可行性,计划关联两类数据并审查临时就诊或药物调整、最佳药物剂量、生活质量、风险分层、结局和死亡率

基本信息
资源简介
肺动脉高压患者早期临床试验新型基础设施、设计与技术可行性研究(FIT-PH)
针对肺动脉高压的前瞻性、开放标签、观察性研究,评估肺动脉压力监测器与可穿戴活动监测器的安全性和可行性,计划关联两类数据并审查临时就诊或药物调整、最佳药物剂量、生活质量、风险分层、结局和死亡率。经右心导管确诊者由医生或研究团队从门诊、日间病房或病房招募;知情同意后回顾病史与用药,完成基线临床评估及检查,符合条件者安排植入;抗凝者可能需在传感器放置前停药并桥接(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肺动脉高压。这是一项前瞻性、开放标签、观察性研究,旨在评估在肺动脉高压患者中使用肺动脉压(PAP)监测仪和可穿戴活动监测器的安全性和可行性。我们计划将PAP监测仪的数据与可穿戴活动监测器的数据进行关联,并审查患者需要临时访视/药物调整的频率,以及审查所达到的最佳药物剂量/患者生活质量(QoL)/风险分层和患者结局/死亡率。合适的患者,即经右心导管(RHC)确诊为PH者,将由医生或研究团队从门诊、日间病房及病房入院患者中招募。将进行面对面或电话交谈,以详细讨论该研究;如果患者愿意,将向其提供/寄送患者信息表(PIS),并邀请其参加筛选访视。如果符合入选标准,患者将填写知情同意书,并接受病史审查,包括但不限于既往病史、用药审查、过敏史,以及过去12个月内任何住院情况的审查。将进行临床检查和观察指标评估,包括但不限于血压、心率、血氧饱和度、呼吸频率、体温、体重、身高、体重指数(BMI)和NYHA分级评估。患者将被要求进行基线六分钟步行试验,完成生活质量问卷(EMPHASIS-10),并进行12导联心电图检查、基线及有临床指征的血液检测(包括但不限于FBC、UE、LFT、凝血筛查、NT-Pro BNP);临床实践中进行的影像学检查(TTE或心脏MRI)将被复核。符合条件的受试者将被安排进行植入术。接受抗凝治疗(例如华法林)的受试者可能被研究者指示在压力传感器置入前2天停用抗凝治疗,如有需要,可根据……使用低分子肝素进行桥接。
【主题与分类】
主题标签:Pulmonary Hypertension。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/NCT04078243
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04078243
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肺动脉高压。这是一项前瞻性、开放标签、观察性研究,旨在评估在肺动脉高压患者中使用肺动脉压(PAP)监测仪和可穿戴活动监测器的安全性和可行性。我们计划将PAP监测仪的数据与可穿戴活动监测器的数据进行关联,并审查患者需要临时访视/药物调整的频率,以及审查所达到的最佳药物剂量/患者生活质量(QoL)/风险分层和患者结局/死亡率。合适的患者,即经右心导管(RHC)确诊为PH者,将由医生或研究团队从门诊、日间病房及病房入院患者中招募。将进行面对面或电话交谈,以详细讨论该研究;如果患者愿意,将向其提供/寄送患者信息表(PIS),并邀请其参加筛选访视。如果符合入选标准,患者将填写知情同意书,并接受病史审查,包括但不限于既往病史、用药审查、过敏史,以及过去12个月内任何住院情况的审查。将进行临床检查和观察指标评估,包括但不限于血压、心率、血氧饱和度、呼吸频率、体温、体重、身高、体重指数(BMI)和NYHA分级评估。患者将被要求进行基线六分钟步行试验,完成生活质量问卷(EMPHASIS-10),并进行12导联心电图检查、基线及有临床指征的血液检测(包括但不限于FBC、UE、LFT、凝血筛查、NT-Pro BNP);临床实践中进行的影像学检查(TTE或心脏MRI)将被复核。符合条件的受试者将被安排进行植入术。接受抗凝治疗(例如华法林)的受试者可能被研究者指示在压力传感器置入前2天停用抗凝治疗,如有需要,可根据……使用低分子肝素进行桥接。
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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