SCAI SHOCK B 期心肌梗死合并室间隔缺损患者的 IABP 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性心肌梗死合并室间隔缺损(MI-VSD)患者,并限定于 SCAI SHOCK Stage B 阶段

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clinicaltrials
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其他预测Acute Myocardial Infarction (AMI)Ventricular Septal Defects (VSD)
IABP for MI-VSD Patients in SCAI SHOCK Stage B

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

SCAI SHOCK B 期心肌梗死合并室间隔缺损患者的 IABP 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性心肌梗死合并室间隔缺损(MI-VSD)患者,并限定于 SCAI SHOCK Stage B 阶段。源站描述指出,MI-VSD 是急性心肌梗死的严重机械并发症,死亡率极高,在 STEMI 患者中发生率为 1% 至 3%,合并心源性休克时升至 3.9%,30 天、1 年和 5 年死亡率分别达 62%、72% 和 95%,单纯药物治疗的 30 天死亡率达 100%。传统休克分期难以准确识别休克前期,可能延误干预。该数据可用于相关临床预测与分期研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性心肌梗死(AMI)、室间隔缺损(VSD)。1. 背景 室间隔缺损(MI-VSD)是急性心肌梗死的一种严重机械并发症,死亡率极高。既往研究显示,MI-VSD 发生于 1% 至 3% 的 ST 段抬高型心肌梗死(STEMI)患者中,而在急性心肌梗死合并心源性休克(AMICS)患者中,MI-VSD 的发生率增至 3.9%。MI-VSD 的早期和长期预后仍然很差。一项研究发现,MI-VSD 患者的 30 天、1 年和 5 年死亡率分别为 62%、72% 和 95%,接受药物治疗者的 30 天死亡率为 100%。传统休克分期标准无法准确识别休克前期,因而无法及时实施干预措施以

【主题与分类】

主题标签:Acute Myocardial Infarction (AMI)、Ventricular Septal Defects (VSD)。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/NCT07267884

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    • 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。

数据说明

疾病:急性心肌梗死(AMI)、室间隔缺损(VSD)。1. 背景 室间隔缺损(MI-VSD)是急性心肌梗死的一种严重机械并发症,死亡率极高。既往研究表明,MI-VSD发生于1%至3%的ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者中,而在急性心肌梗死合并心源性休克(AMICS)的患者中,MI-VSD的发生率增至3.9%。MI-VSD的早期和长期预后仍然较差。一项研究发现,MI-VSD患者的30天、1年和5年死亡率分别为62%、72%和95%,接受药物治疗的患者30天死亡率为100%。传统的休克分期标准无法准确识别休克前期,因此无法及时实施干预措施以防止血流动力学恶化。

2022年,心血管造影与介入学会(SCAI)提出了一种休克分期分类系统,将休克分为A至E期,分别定义为风险期、起始期、典型期、恶化期和终末期,为CS患者的死亡风险提供了风险分层。根据该分期系统,患者在SCAI SHOCK C期开始表现出明显的血流动力学紊乱和微循环灌注不足,这是典型的心源性休克阶段。IABP-SHOCK II试验是目前关于AMICS患者使用IABP的最大规模随机对照试验(RCT)。该试验发现,IABP对AMICS患者30天、1年和6年内的全因死亡率均有负面影响。因此,2025年ACC/AHA/ACEP/NAEMSP/SCAI急性冠脉综合征(ACS)治疗指南不建议将IABP作为AMICS患者的常规标准支持治疗。然而,该试验纳入的是典型心源性休克患者(SCAI SHOCK C-E期),其中大多数患者存在严重的微循环灌注不足,限制了其有效性

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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