Mavacamten 用于成人梗阻性肥厚型心肌病患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Mavacamten 用于成人梗阻性肥厚型心肌病患者。源站描述显示,肥厚型心肌病(HCM)是一种以左心室肥厚为特征的遗传性心脏疾病,约三分之二患者表现为梗阻性生理,梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)因左心室流出道(LVOT)梗阻而带来显著疾病负

基本信息
资源简介
Mavacamten 用于成人梗阻性肥厚型心肌病患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Mavacamten 用于成人梗阻性肥厚型心肌病患者。源站描述显示,肥厚型心肌病(HCM)是一种以左心室肥厚为特征的遗传性心脏疾病,约三分之二患者表现为梗阻性生理,梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)因左心室流出道(LVOT)梗阻而带来显著疾病负担。Mavacamten 是首个心脏肌球蛋白抑制剂,通过减少过度肌动蛋白-肌球蛋白交叉桥形成直接针对 oHCM 的病理生理机制。既往随机临床试验如 EXPLORER-CN 已证实其疗效,但中国人群的真实世界数据仍有限。本研究为在阜外华中心血管病医院开展的回顾性队列研究,患者未被分配接受干预(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肥厚型心肌病(HCM)、梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)。肥厚型心肌病(HCM)是一种以左心室肥厚为特征的遗传性心脏疾病,约三分之二的患者表现为梗阻性生理。梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)因左心室流出道(LVOT)梗阻而具有显著的疾病负担。Mavacamten 是首个心脏肌球蛋白抑制剂,通过减少过度的肌动蛋白-肌球蛋白交叉桥形成,直接针对 oHCM 的潜在病理生理机制。尽管既往随机临床试验,如 EXPLORER-CN,已证明其疗效,但中国人群中的真实世界数据仍然有限。本研究是一项在阜外华中心血管病医院开展的回顾性队列研究。患者未被分配接受干预。
【主题与分类】
主题标签:Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM)。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07529938
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07529938
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肥厚型心肌病(HCM)、梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)。肥厚型心肌病(HCM)是一种以左心室肥厚为特征的遗传性心脏疾病,约三分之二的患者表现为梗阻性生理特征。梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)因左心室流出道(LVOT)梗阻而伴随显著发病率。玛伐凯泰(Mavacamten)是首个心肌肌球蛋白抑制剂,通过减少过度的肌球蛋白-肌动蛋白交叉桥形成,直接针对oHCM的潜在病理生理机制。尽管既往随机临床试验(如EXPLORER-CN)已证实其疗效,但中国人群的真实世界数据仍然有限。本研究是一项在阜外华中心血管病医院开展的回顾性队列研究。患者未被分配接受干预,而是根据常规临床实践中接受的治疗进行分类。符合条件的成年oHCM患者中,启动玛伐凯泰治疗者纳入治疗组,接受标准药物治疗者作为对照组。
临床数据收集时间为2024年1月至2025年5月,最终数据库锁定于2025年6月完成。基线特征、超声心动图参数和实验室生物标志物均从病历中获取。主要终点为第30周静息状态下LVOT峰值压差较基线的变化。次要终点包括Valsalva动作下LVOT压差变化、NYHA心功能分级改善、NT-proBNP、高敏心肌肌钙蛋白I(hs-cTnI)、左心室射血分数(LVEF)及三尖瓣环收缩期位移(TAPSE)的变化。安全性终点包括不良事件、严重不良事件、治疗中断及LVEF降至50%以下。本研究旨在为中国成人oHCM患者中mavacamten的临床有效性和安全性提供真实世界证据。
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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