精准秋水仙碱干预抑制TET2克隆性造血中的动脉粥样硬化
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为精准秋水仙碱干预抑制TET2克隆性造血中的动脉粥样硬化,属于循环系统疾病/其他分类

基本信息
资源简介
精准秋水仙碱干预抑制TET2克隆性造血中的动脉粥样硬化
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为精准秋水仙碱干预抑制TET2克隆性造血中的动脉粥样硬化,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述显示这是一项单中心、前瞻性、随机、开放标签、评估者盲法的初步试验,计划入组120例患者,按CHIP变异状态分层为TET2-CHIP组或非CHIP组,每组60例,再按1:1随机分配至秋水仙碱0.5 mg每日一次联合SoC治疗或单独SoC治疗。SoC治疗包括降脂、抗血小板、抗高血压及β受体阻滞剂等。数据可用于心血管疾病干预与克隆性造血相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Colchicine、Coronary Atherosclerosis Management、Clonal Hematopoiesis of Indeterminate Potential。这是一项单中心、前瞻性、随机、开放标签、评估者盲法的初步试验。共将入组120例患者,并按CHIP变异状态分层为TET2-CHIP组或非CHIP组。TET2-CHIP组(N = 60):参与者将按1:1随机分配至秋水仙碱0.5 mg每日一次联合SoC治疗(n = 30)或单独SoC治疗(对照;n = 30)。非CHIP组(N = 60):参与者将按1:1随机分配至秋水仙碱0.5 mg每日一次联合SoC治疗(n = 30)或单独SoC治疗(对照;n = 30)。SoC治疗包括但不限于根据当地指南定义的适当降脂、抗血小板治疗、抗高血压和β受体阻滞剂。还应指导患者遵循有益心脏健康(低脂)饮食和规律运动
【主题与分类】
主题标签:Colchicine、Coronary Atherosclerosis Management。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/NCT07362966
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07362966
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- 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
条件:秋水仙碱、冠状动脉粥样硬化管理、意义未明的克隆性造血。这是一项单中心、前瞻性、随机、开放标签、评估者盲法的初步试验。共纳入120例患者,并按CHIP变异状态分层为TET2-CHIP组或非CHIP组。TET2-CHIP组(N = 60):参与者将按1:1随机分配至秋水仙碱0.5 mg每日一次联合标准治疗组(n = 30)或单纯标准治疗组(对照;n = 30)。非CHIP组(N = 60):参与者将按1:1随机分配至秋水仙碱0.5 mg每日一次联合标准治疗组(n = 30)或单纯标准治疗组(对照;n = 30)。标准治疗包括但不限于根据当地指南进行的适当降脂治疗、抗血小板治疗、抗高血压治疗及β受体阻滞剂。还应指导患者遵循有益心脏健康的(低脂)饮食和规律运动计划。作为入选条件的ACS必须发生在随机化前至少30天且不超过90天。
所有参与者的基线评估将包括使用光子计数探测器CT(PCD-CT)进行的冠状动脉CT血管成像(CCTA)、炎症生物标志物检测以及CHIP变异测序。随机分组后,参与者将在第0、1、3、6、9和12个月进行随访。用于评估冠状动脉斑块的重复CCTA将在第12个月随访时进行。主要终点是通过CCTA测量的非罪犯冠状动脉病变中总斑块体积从基线至第12个月的百分比变化。次要终点包括冠状动脉斑块其他类型(钙化斑块、非钙化斑块、低衰减斑块和纤维化斑块)体积从基线至第12个月的百分比变化;炎症生物标志物(IL-6、IL-1β、IL-18、hs-CRP和S100A12)水平的变化;TET2-CHIP变异等位基因分数的变化;以及主要不良心血管事件(MACE),定义为全因死亡、非致死性心肌梗死、非致死性卒中和缺血驱动的血运重建的复合终点。参与者将被随访12个月。
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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