直接因子Xa抑制剂治疗的ICH患者结局预测

源站描述指出,DOACs较维生素K拮抗剂可降低约50%的颅内出血风险,但每年仍有0.2-1.0%的患者发生颅内出血,且95%的DOAC相关脑出血发生于因子Xa抑制剂治疗期间

Insel Gruppe AG, University Hospital BernInsel Gruppe AG, University Hospital Bern
clinicaltrials
浏览 7
表格预测Intra Cerebral Hemorrhage
Predicting Outcomes in ICH Patients on Direct Factor Xa Inhibitors

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

直接因子Xa抑制剂治疗的ICH患者结局预测

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于使用直接因子Xa抑制剂(如apixaban、edoxaban、rivaroxaban)的脑出血(ICH)患者,主题标签为Intra Cerebral Hemorrhage。源站描述指出,DOACs较维生素K拮抗剂可降低约50%的颅内出血风险,但每年仍有0.2-1.0%的患者发生颅内出血,且95%的DOAC相关脑出血发生于因子Xa抑制剂治疗期间。数据可用于预测此类患者的临床结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑出血。直接口服抗凝药(DOACs),如因子Xa抑制剂(apixaban、edoxaban、rivaroxaban)和凝血酶抑制剂dabigatran,已成为预防心房颤动和血栓栓塞性疾病患者卒中的关键策略。虽然与维生素K拮抗剂相比,DOACs的颅内出血风险显著降低(约50%),但仍有部分患者(每年0.2-1.0%)发生颅内出血,主要为脑内出血。值得注意的是,根据2014至2019年瑞士卒中登记处的数据,因脑出血(ICH)入住卒中单元或中心的患者中,9.1%有既往DOAC治疗史。这一发生率持续上升,95%的DOAC相关脑出血发生于因子Xa抑制剂治疗期间。治疗策略

【主题与分类】

主题标签:Intra Cerebral Hemorrhage。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/NCT06383741

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:脑内出血。直接口服抗凝药(DOACs)的应用,如Xa因子抑制剂(阿哌沙班、依度沙班、利伐沙班)和凝血酶抑制剂达比加群,已成为预防房颤及血栓栓塞性疾病患者卒中的关键策略。与维生素K拮抗剂相比,DOACs显著降低颅内出血风险(约降低50%),但仍有少数患者(每年0.2-1.0%)发生颅内出血,主要为脑内出血。值得注意的是,根据2014至2019年瑞士卒中登记处的数据,因脑内出血(ICH)入住卒中单元或中心的患者中,9.1%有DOAC治疗史。这一比例持续上升,其中95%的DOAC相关脑内出血发生在Xa因子抑制剂治疗期间。Xa因子抑制剂相关脑内出血的治疗策略包括凝血酶原复合物浓缩物(PCC)和特异性逆转剂andexanet alfa。然而,现有证据基于观察性队列研究和独立患者样本,缺乏直接比较试验。

正在进行的随机对照试验ANNEXA-I旨在评估andexanet alfa与标准治疗相比的疗效。主要结局包括通过12小时窗口内影像学测量的止血疗效以及30天时评估的功能结局。尽管ANNEXA-I有望为因子Xa相关脑出血的治疗提供有价值的见解,但关于抗凝活性的作用,特别是在末次服药后较晚就诊的患者中,以及长期结局等重要方面仍将悬而未决。通过抗FXa水平评估抗凝活性仍然不可或缺,但其与血肿扩大风险的相关性尚无定论。尽管研究者所在机构对抗FXa水平的测量已简化,但这些水平仍存在异质性,包括

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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