脑出血国际集束化治疗评估研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦自发性脑出血(ICH)及脑室内出血、卒中与脑血管疾病。源站描述指出,ICH 在高收入国家占全部卒中的 10% 至 15%,在低收入至中高收入国家接近该数字的两倍(29.5%);其一个月病死率约 30% 至 40%,仅 12% 至 39% 遗留持

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International Care Bundle Evaluation in Cerebral Hemorrhage Research

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

脑出血国际集束化治疗评估研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦自发性脑出血(ICH)及脑室内出血、卒中与脑血管疾病。源站描述指出,ICH 在高收入国家占全部卒中的 10% 至 15%,在低收入至中高收入国家接近该数字的两倍(29.5%);其一个月病死率约 30% 至 40%,仅 12% 至 39% 遗留持续残疾。尽管急性缺血性卒中管理已有诸多随机对照试验支持的进展,改善 ICH 结局的新干预研究进展缓慢,诊断 ICH 仍常引发治疗医生的悲观情绪,患者可能因此被 withheld 指南依从治疗。该数据可用于脑出血临床研究与治疗评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑出血、脑内出血、脑室内出血、卒中、脑血管疾病。自发性脑出血(ICH)在高收入国家(HIC)占全部卒中的 10% 至 15%,在低收入至中高收入国家(LMIC)接近该数字的两倍(29.5%)。鉴于约 30% 至 40% 的高一个月病死率,它是最具破坏性的卒中类型,仅 12% 至 39% 遭受持续残疾。尽管急性缺血性卒中管理已有众多随机对照试验(RCT)支持的若干进展,建立改善 ICH 结局的新干预措施的进展一直缓慢。时至今日,ICH 的诊断仍引发治疗医生的悲观情绪,患者可能因此被 withheld 指南依从治疗。这种虚无主义态度推测是由于一个

【主题与分类】

主题标签:Intracerebral Hemorrhage、Intracerebral Haemorrhage、Intraventricular Hemorrhage、Stroke、Cerebrovascular Disease。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06429332

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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:脑内出血、脑出血、脑室内出血、卒中、脑血管病。自发性脑内出血(ICH)在高收入国家(HIC)占所有卒中的10%至15%,而在低收入至中高收入国家(LMIC)这一数字几乎翻倍(29.5%)。鉴于约30-40%的高一个月病死率,以及仅12-39%的患者遭受持续性残疾,它是最具破坏性的卒中类型。尽管急性缺血性卒中管理在众多随机对照试验(RCT)的支持下取得了若干进展,但建立改善ICH结局的新型干预措施的进展却较为缓慢。时至今日,ICH的诊断仍令治疗医生感到悲观,患者可能因此被拒绝给予遵循指南的治疗。这种虚无主义态度推测是由于对不良结局的过度估计,这往往受到ICH入院时常见的神经学破坏性特征的影响。

此外,缺乏能为治疗推荐提供有力证据的随机对照试验(RCT),可能导致在脑出血急性期采取更为谨慎的处理策略,尤其是当患者表现出严重致残性症状时。第三项脑出血急性期强化降压集束化治疗试验(INTERACT3)于2023年近期发表。该试验采用阶梯楔形整群随机对照试验设计,评估集束化治疗方案的实施效果。该综合方案包括早期强化降压(EIBPL)、发热和高血糖管理以及口服抗凝药(OAC)治疗的早期逆转。该试验的设计灵感来源于INTERACT2研究的一项事后分析,该分析显示,对基线异常变量进行评分——这些干预措施被纳入后来的INTERACT3集束化治疗方案中——可独立预测脑出血后功能预后不良。在INTERACT3中实施时间敏感的集束化治疗改善了脑出血后6个月的功能预后。然而,由于该试验纳入的患者主要来自中低收入国家(LMIC),

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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