法国E-vita OPEN NEO注册研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为法国开展的E-vita OPEN NEO注册研究,聚焦广泛急慢性主动脉病变的治疗

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clinicaltrials
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表格预测Vascular Aneurysm
French Registry Conducted on E-vita OPEN NEO

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

法国E-vita OPEN NEO注册研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为法国开展的E-vita OPEN NEO注册研究,聚焦广泛急慢性主动脉病变的治疗。主要目标为评估使用E-vita OPEN NEO治疗后的院内全因死亡率;次要目标涵盖院内、1年及3年随访的发病率与死亡率,包括新发永久性神经并发症、新发临床灌注不良及新发永久性肾功能不全需透析或血液滤过,并评估支架移植物系统中长期变化如内漏。可用于主动脉疾病治疗预后与器械安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血管动脉瘤。目标 主要目标:• 评估使用E-vita OPEN NEO治疗广泛急性和慢性主动脉病变后的院内全因死亡率。次要目标:• 评估使用E-vita OPEN NEO治疗广泛急性和慢性主动脉病变后院内、1年及3年随访的发病率与死亡率。发病率定义为: 新发永久性(>30天)神经系统并发症(卒中mRS>2、脊髓缺血、轻瘫、截瘫) 新发临床灌注不良(包括内脏灌注不良) 在术前血清肌酐水平正常的患者中,新发永久性(>90天)肾功能不全,需要透析或血液滤过。其他次要目标为评估支架移植物系统在中长期(1年)和长期(3年)的变化: Ib型、II型或IV型内漏在患者中

【主题与分类】

主题标签:Vascular Aneurysm。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05721001

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

病症:血管动脉瘤。目的 主要目的:• 评估使用E-vita OPEN NEO治疗广泛急性和慢性主动脉病理后的院内全因死亡率。次要目的:• 评估使用E-vita OPEN NEO治疗广泛急性和慢性主动脉病理后院内、1年及3年随访期间的发病率与死亡率。发病率定义为:* 新发永久性(>30天)神经系统并发症(中风mRS>2,脊髓缺血,轻瘫,截瘫)* 新发临床灌注不良(包括内脏灌注不良)* 新发永久性(>90天)肾功能不全,需要透析或血液滤过,在术前血清肌酐水平正常的患者中。其他次要目的是评估支架移植系统在中(1年)和长期(3年)的变化:* 动脉瘤患者的Ib、II或IV型内漏,或 dissection 患者的Ib或II型入口血流* 血管部分的通透性 患者群体 所有接受E-vita OPEN NEO治疗直至2024年3月31日的患者,如果未反对参与研究,将纳入本登记。

这些患者的随访将于2027年结束。拟记录的患者:自2020年该器械获得CE认证以来至2024年3月31日期间,在法国由医生自行决定植入E-vita OPEN NEO的所有男性和女性患者。纳入/排除标准:无。E-vita OPEN NEO的适应症列于该器械的使用说明书中。患者由治疗医生自行决定接受E-vita OPEN NEO治疗。方法:在本研究中,我们将对截至2024年3月31日因治疗广泛性急性或慢性主动脉病变而接受/曾接受E-vita OPEN NEO植入的连续患者进行观察性队列研究。参与研究的医生将被要求提供其在常规诊疗中对由其决定使用E-vita OPEN NEO治疗的患者所收集的观察资料。所有患者将提供

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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