高出血风险患者颈动脉支架置入术后双联抗血小板治疗的最高疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为高出血风险患者颈动脉支架置入术后双联抗血小板治疗的最高疗效研究,属于循环系统疾病/其他分类

Woo-Keun SeoWoo-Keun Seo
clinicaltrials
浏览 23
基因组分类Carotid Artery Diseases
Highest Efficacy of Dual Antiplatelet Therapy After Carotid Artery Stenting in High Bleeding Risk Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

高出血风险患者颈动脉支架置入术后双联抗血小板治疗的最高疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为高出血风险患者颈动脉支架置入术后双联抗血小板治疗的最高疗效研究,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述显示,CHET 是一项在韩国综合性卒中中心开展的前瞻性、多中心、随机、开放标签、优效性试验,由独立临床事件评估委员会进行盲法终点判定,并由独立数据安全监查委员会监督安全性。完成30天富集期且无净临床事件的患者按1:1随机分组,采用可变区组置换、按中心分层,分配序列与区组大小对研究者隐藏。可用于抗血小板治疗策略与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:颈动脉疾病。1. 研究设计 CHET 是一项在韩国综合性卒中中心开展的前瞻性、多中心、随机、开放标签、优效性试验。终点判定由对治疗分配设盲的独立临床事件评估委员会(CEAC)进行,安全性由独立数据安全监查委员会(DSMB)监督。2. 随机化 完成30天富集期且无净临床事件的患者,通过集中、安全的网络系统按1:1随机分组,使用可变区组置换,并按参与中心分层。分配序列和区组大小对研究者隐藏,以保持分配隐藏。3. 治疗组(随机化后11个月) 试验组(SAPT):单联抗血小板治疗,使用阿司匹林100 mg每日一次或氯

【主题与分类】

主题标签:Carotid Artery Diseases。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/NCT06276374

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:颈动脉疾病。1. 研究设计 CHET是一项前瞻性、多中心、随机、开放标签、优效性试验,在韩国综合性卒中中心进行。终点事件由独立的临床事件评估委员会(CEAC)进行裁定,该委员会对治疗分配设盲,安全性由独立的数据安全监查委员会(DSMB)监督。2. 随机化 完成30天富集期且未发生净临床事件的患者,通过集中、安全的网络系统按1:1比例随机分组,采用可变区组大小的置换区组法,并按参与中心分层。分配序列和区组大小对研究者保密,以保持分配隐藏。3. 治疗组(随机化后11个月)试验组(SAPT):单联抗血小板治疗,由主治医师决定使用阿司匹林100 mg每日一次或氯吡格雷75 mg每日一次,持续11个月。活性对照组(DAPT):继续双联抗血小板治疗,阿司匹林100 mg每日一次联合氯吡格雷75 mg每日一次,持续11个月。4.

随访 随机分组后第5个月和第11个月进行计划的门诊随访(分别对应CAS后约6个月和12个月)。在第11个月随访之后,参与者每年通过门诊随访或电话联系进行随访,直至研究于2029年12月完成,以捕获长期临床事件。随机分组后11个月治疗期结束后的抗血小板治疗由主治医师酌情决定,方案不作强制要求。5. 终点 1)主要安全性终点:CAS后30天至12个月期间发生的具有临床意义的出血(BARC 2型、3型或5型)。2)关键次要疗效终点:净临床结局,定义为CAS后30天至12个月期间发生的非致死性卒中、非致死性心肌梗死、心血管死亡和大出血(BARC 3型或5型)的复合终点,在无

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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