在急诊初级保健中使用高敏即时检测的一小时肌钙蛋白

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性胸痛在急诊初级保健场景中的分诊难题,涉及急性心肌梗死、急性冠脉综合征、非心源性胸痛等情形,并关注肌钙蛋白、即时检测、非工作时间医疗与初级保健

University of OsloUniversity of Oslo
clinicaltrials
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时间序列分类Acute Myocardial Infarction (AMI)Chest PainAcute Coronary Syndromes (ACS)Non-cardiac Chest PainTroponinPoint of Care TestingOut-of-hours Medical CarePrimary Care
时间序列One-hoUr Troponin Using a High-sensitivity Point-Of-Care Assay in Emergency Primary Care

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

在急诊初级保健中使用高敏即时检测的一小时肌钙蛋白

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性胸痛在急诊初级保健场景中的分诊难题,涉及急性心肌梗死、急性冠脉综合征、非心源性胸痛等情形,并关注肌钙蛋白、即时检测、非工作时间医疗与初级保健。源站描述指出,急性胸痛是初级急诊常见急症,入院前分诊缺乏足够灵敏的诊断工具,临床体征、症状、风险评估评分或正常心电图无法可靠排除急性心肌梗死,导致胸痛成为挪威急诊初级保健转诊住院的第二常见原因,尽管其常为非心源性。该数据可用于胸痛分诊、急性心肌梗死识别及即时检测评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:急性心肌梗死(AMI)、胸痛、急性冠脉综合征(ACS)、非心源性胸痛、肌钙蛋白、即时检测、非工作时间医疗、初级保健。急性胸痛是初级急诊医疗环境中常见的医疗急症。由于缺乏足够灵敏的诊断工具,入院前对胸痛进行分诊面临重大挑战。临床体征、症状、风险评估评分或正常心电图(ECG)无法可靠排除急性心肌梗死(MI)。这种诊断不确定性导致胸痛成为挪威急诊初级保健急性转诊住院的第二常见原因,尽管胸痛常为非心源性。在急性心肌梗死事件中,心肌损伤会释放心肌肌钙蛋白进入血流,其中低值

【主题与分类】

主题标签:Acute Myocardial Infarction (AMI)、Chest Pain、Acute Coronary Syndromes (ACS)、Non-cardiac Chest Pain、Troponin、Point of Care Testing、Out-of-hours Medical Care、Primary Care。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/NCT06853626

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    • 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。

数据说明

条件:急性心肌梗死(AMI)、胸痛、急性冠脉综合征(ACS)、非心源性胸痛、肌钙蛋白、即时检验、非工作时间医疗照护、初级保健。急性胸痛是初级急诊医疗环境中常见的医疗急症。由于缺乏足够敏感的诊断工具,入院前对胸痛进行分诊面临重大挑战。临床体征、症状、风险评估评分或正常心电图(ECG)均无法可靠地排除急性心肌梗死(MI)。这种诊断不确定性导致胸痛成为挪威急诊初级保健转诊至急性医院第二常见的原因,尽管胸痛常常为非心源性。在急性心肌梗死事件中,心肌肌钙蛋白从受损心肌释放入血流,其中低值可用于排除心肌梗死。直到最近,此类检测仍需使用高敏心肌肌钙蛋白(hs-cTn)检测方法,而这些方法此前仅限于医院实验室使用。

然而,近期即时检验(POC)技术的进步使得能够获取满足高灵敏度标准的全血检测。在即将开展的这个项目中,研究人员将评估全血POC检测(QuidelOrtho TriageTrue hs-cTnI)在六家挪威急诊初级保健诊所的实施情况。该研究计划在1.5年内纳入2,500名患者。将研究这一新策略的临床性能,以及其与标准诊疗相比对医疗资源利用和医院转诊的影响。此外,研究人员还将通过经过验证的问卷评估持续性胸痛的患病率及其对生活质量的影响,以及心理压力和焦虑状况。本项目旨在为大量伴有急性胸痛的急诊初级保健患者提供更好、更全面的管理,从而有助于减少医院转诊、改善生活质量,并促进医疗服务的更可持续利用。

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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