Lp-PLA2与双联抗血小板药物在颅内动脉狭窄中的研究
数据涵盖Lp-PLA2活性、ICAS状态及双联/单联抗血小板治疗的效果与安全性信息,可用于分析Lp-PLA2活性与抗血小板治疗疗效的交互作用,以及复发性卒中的风险预测研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication

基本信息
资源简介
Lp-PLA2与双联抗血小板药物在颅内动脉狭窄中的研究
Lp-PLA2 and dual antiplatelet agents in intracranial arterial stenosis
该数据集来自search.dataone.org,基于CHANCE试验,纳入同时具有MR影像分析和Lp-PLA2检测结果的797例患者,平均年龄63.1±10.8岁,男性518例(65%),其中356例(44.7%)存在颅内动脉狭窄(ICAS),441例(55.3%)无ICAS。数据涵盖Lp-PLA2活性、ICAS状态及双联/单联抗血小板治疗的效果与安全性信息,可用于分析Lp-PLA2活性与抗血小板治疗疗效的交互作用,以及复发性卒中的风险预测研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:通过氯吡格雷用于急性非致残性脑血管事件高危患者(CHANCE)试验,评估脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)活性对伴或不伴颅内动脉狭窄(ICAS)患者双联/单联抗血小板治疗疗效和安全性的交互作用。方法:当前亚组分析纳入同时具有MR影像分析和Lp-PLA2检测结果的受试者。通过Cox比例风险回归模型分析Lp-PLA2活性与双联和单联抗血小板治疗效果的交互作用。结果:在797例患者中,平均年龄为63.1±10.8岁,518例(65%)为男性,356例(44.7%)患者有ICAS,441例(55.3%)无ICAS。ICAS组中Lp-PLA2活性升高的患者显著多于非ICAS组(43.8%对35.4
【主题与分类】
主题标签:Lipoprotein-associated phospholipase A2、recurrent stroke、Intracerebral artery stenosis。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A887c290b55647c6ded29f6ddba77e3da9b6d8f794a1c0d817abe36acc8f262f9
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:通过氯吡格雷用于急性非致残性脑血管事件高危患者(CHANCE)试验,评估脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)活性对伴或不伴颅内动脉狭窄(ICAS)患者双联/单联抗血小板治疗疗效和安全性的交互作用。方法:本亚组分析纳入同时具有MR影像分析和Lp-PLA2检测结果的受试者。通过Cox比例风险回归模型分析Lp-PLA2活性与双联及单联抗血小板治疗效果的交互作用。结果:797例患者中,平均年龄为63.1±10.8岁,518例(65%)为男性,356例(44.7%)患者伴有ICAS,441例(55.3%)不伴有ICAS。ICAS组Lp-PLA2活性升高的患者显著多于非ICAS组(43.8%对35.4%,p=0.02)。
在仅针对ICAS患者进行混杂因素校正后,Lp-PLA2活性水平与两种抗血小板治疗在预防卒中复发和联合血管事件方面仍存在显著交互作用(分别为p=0.016、0.016),而在无ICAS的患者中则不存在这种交互作用(分别为p=0.289、0.597)。与单用阿司匹林相比,对于同时存在ICAS且Lp-PLA2活性未升高的患者,双联抗血小板治疗显著降低了卒中复发和联合血管事件的风险(校正风险比分别为0.33 [0.12-0.88],p=0.026;0.33 [0.12-0.88],p=0.026)。结论:同时存在ICAS且Lp-PLA2活性未升高,可能预测轻型卒中或高危TIA患者在预防卒中复发和联合血管事件方面对双联抗血小板治疗的反应更佳。
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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