波兰心脏神经消融与心脏神经调控注册研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为波兰心脏神经消融与心脏神经调控注册研究,覆盖血管迷走性晕厥、颈动脉窦综合征、症状性窦性心动过缓或房室传导阻滞、体位性心动过速综合征、直立性低血压、不适当窦性心动过速、血管痉挛性心绞痛及微血管性心绞痛等循环系统疾病

基本信息
资源简介
波兰心脏神经消融与心脏神经调控注册研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为波兰心脏神经消融与心脏神经调控注册研究,覆盖血管迷走性晕厥、颈动脉窦综合征、症状性窦性心动过缓或房室传导阻滞、体位性心动过速综合征、直立性低血压、不适当窦性心动过速、血管痉挛性心绞痛及微血管性心绞痛等循环系统疾病。研究拟纳入至少1000人,并按18-40岁、41-60岁、60岁以上三个年龄组划分,受试者因药物治疗或训练方法无效而接受影响神经支配或调节心血管反射的操作。可用于相关疾病分类与临床特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:血管迷走性综合征VVS、心脏抑制性颈动脉窦综合征CSS、症状性窦性心动过缓SB或房室传导阻滞AV、体位性心动过速综合征POTS、直立性低血压、不适当窦性心动过速综合征IST、血管痉挛性心绞痛、微血管性心绞痛。本研究旨在纳入至少1,000名个体,并考虑涉及少于50名个体的罕见疾病患者亚组(例如颈动脉窦过敏或家族性窦性心动过缓)。参与者将被分为三个年龄组:18-40岁、41-60岁和60岁以上。这些个体将因药物治疗或训练方法无效而接受影响神经支配或调节心血管反射的操作(心脏神经消融或神经调控)。该组还将包括根据gu
【主题与分类】
主题标签:Vasovagal Syndrome VVS、Orthostatic Hypotension、Vasospastic Angina、Microvascular Angina、Ventricular Arrythmia、Raynaud Phenomena、Autonomic Dysfunction、Autonomic Diseases。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07196397
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07196397
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- 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
疾病类型:血管迷走性综合征(VVS)、心脏抑制型颈动脉窦综合征(CSS)、症状性窦性心动过缓(SB)或房室传导阻滞(AV)、体位性直立性心动过速综合征(POTS)、直立性低血压、不适当窦性心动过速综合征(IST)、血管痉挛性心绞痛、微血管性心绞痛。本研究旨在纳入至少1000人的群体,同时考虑到患病人数少于50人的罕见疾病亚组(例如颈动脉窦过敏或家族性窦性心动过缓)。参与者将分为三个年龄组:18-40岁、41-60岁和60岁以上。这些个体因药物治疗或训练方法无效,将接受影响神经支配或改变心血管反射的操作(心脏神经消融或神经调节)。该组还将包括根据指南符合起搏器植入指征但拒绝手术的患者。临床试验方案规定了纳入和排除标准。
该方案概述了多种数据的收集,包括传统病史(含联系方式)以及与所实施介入治疗相关的数据(包括治疗疗效评估及围手术期和长期并发症的发生情况)。此外,该方案还包括使用量表和问卷评估患者症状与健康状况,以及分析患者的标准和非标准言语与非言语行为。用于评估患者症状与健康状况的量表和问卷:EQ-5D、SF-36、用于心动过缓症状的VASIS(日间、睡前、夜间和晨间)以及MALMO评分测试。患者还将常规接受身体表现评估(使用Borg量表评估、HRR分析、术前术后运动期间心率值的相关性、6MWT步行测试以及远程康复结果分析)。患者随访将在术后1、6和12个月进行,此后从2024年至2030年每年进行一次,并进行心电图评估。该研究的主要终点是自发性r
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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