高敏肌钙蛋白T动力学与腹部大手术后30天结局(TROP-MAS)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受大型胃肠道、肝胆胰、结直肠或急性腹部急诊手术且伴心血管风险的患者

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时间序列预测Myocardial Infarction (MI)Perioperative Myocardial InjurySepsisDigestive System Surgical ProceduresAcute Kidney InjuryPostoperative ComplicationHeart Injuries
High-Sensitivity Troponin T Kinetics and 30-Day Outcomes After Major Abdominal Surgery (TROP-MAS)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

高敏肌钙蛋白T动力学与腹部大手术后30天结局(TROP-MAS)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受大型胃肠道、肝胆胰、结直肠或急性腹部急诊手术且伴心血管风险的患者。数据围绕高敏肌钙蛋白T(hs-cTnT)的围术期动力学变化,记录基线及后续采样信息,并关联严重手术与感染并发症(如吻合口裂开、肠坏死、感染性休克)及30天结局。可用于探索hs-cTnT升高与术后并发症的相关性,支持围术期心肌损伤、脓毒症和急性肾损伤等风险的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心肌梗死(MI)、围术期心肌损伤、脓毒症、消化系统外科手术、急性肾损伤、术后并发症、心脏损伤。1. 临床依据与知识空白:具有心血管风险、接受大型胃肠道、肝胆胰、结直肠或急性腹部急诊手术的患者会经历巨大的生理应激。虽然hs-cTnT被广泛接受为预后生物标志物,但具体描述hs-cTnT升高与严重手术/感染并发症(如吻合口裂开、肠坏死和感染性休克)之间相关性的数据仍然稀少。有证据表明,微血管心肌坏死和全身性过度炎症共享共同的内皮和微循环病理生理通路。2. 生物标志物采样时间表:* T0:术前基线hs-cTnT

【主题与分类】

主题标签:Myocardial Infarction (MI)、Perioperative Myocardial Injury、Sepsis、Digestive System Surgical Procedures、Acute Kidney Injury、Postoperative Complication、Heart Injuries。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/NCT07850492

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:心肌梗死(MI)、围术期心肌损伤、脓毒症、消化系统外科手术、急性肾损伤、术后并发症、心脏损伤。1. 临床依据与知识空白:存在心血管风险的患者在接受大型胃肠、肝胆胰、结直肠或急性腹部急诊手术时,会承受巨大的生理应激。尽管hs-cTnT作为预后生物标志物已被广泛接受,但专门描述hs-cTnT升高与严重手术/感染并发症(如吻合口裂开、肠坏疽和脓毒性休克)之间相关性的数据仍然稀少。有证据表明,微血管心肌坏死和全身性过度炎症共享共同的内皮和微循环病理生理通路。2. 生物标志物采样时间表:* T0:术前基线hs-cTnT,于手术前24小时内采集。* T1:术后24小时(±6小时)。* T2:术后48小时(±6小时)。* 根据临床指征(新发心电图缺血、低血压、不明原因心律失常)进行额外测量(Tx)。3.

核心诊断定义:* ESC 2022 PMI:Delta hs-cTnT ≥ 14 ng/L(计算方式为Peak(T1, T2) - T0,或|T2 - T1|)或术后任何峰值浓度 ≥ 70 ng/L(> 5倍ULN,Roche Cobas Elecsys STAT检测)。* 心肌缺血症状/体征:肌钙蛋白升高24小时内感知:胸部/颈部/下颌/手臂不适、呼吸困难、肺水肿、缺血性心电图改变(ST段压低 ≥ 1 mm、对称性T波倒置、病理性Q波、新发LBBB),或经胸超声心动图新出现的室壁运动异常。4. 随访方案:三角互证的30天随访:* 完整的住院记录追踪直至出院。* 术后第30 ± 3天进行结构化电话访谈。* 与Bach Mai医院电子病历(EMR/HIS)系统交叉验证。

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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