ICD预防心脏性猝死的前瞻性观察性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性队列研究,纳入因心肌病按 MADIT II、SCD-HeFT、DEFINITE 等试验及指南接受 ICD 一级预防植入的患者,纵向随访临床、ECG、基因组与蛋白质组标志物及指标事件,比较发生与未发生心脏性猝死(以快速室速或室颤的适当

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时间序列预测Heart Failure, CongestiveDeath, Sudden, CardiacArrhythmiaCardiomyopathies
Prospective Observational Study of the ICD in Sudden Cardiac Death Prevention

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

ICD预防心脏性猝死的前瞻性观察性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性队列研究,纳入因心肌病按 MADIT II、SCD-HeFT、DEFINITE 等试验及指南接受 ICD 一级预防植入的患者,纵向随访临床、ECG、基因组与蛋白质组标志物及指标事件,比较发生与未发生心脏性猝死(以快速室速或室颤的适当 ICD 放电判定)的患者,主要结局为经判定的适当 ICD 放电,可用于心脏性猝死风险预测与标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:充血性心力衰竭、心脏性猝死、心律失常、心肌病。PROSe-ICD 是一项多中心前瞻性队列研究,对象为接受 ICD 植入以一级预防心脏性猝死的患者,旨在比较发生心脏性猝死(以快速室性心动过速(VT)或快速心室颤动(VF)的适当 ICD 放电为衡量)的患者与未发生者。本观察性研究的队列由根据近期试验(MADIT II、SCD-HeFT、DEFINITE)和实践指南因心肌病接受 ICD 植入以一级预防心脏性猝死的患者组成。患者接受纵向随访,采集临床、ECG、基因组和蛋白质组标志物及指标事件。主要结局变量为经判定的快速室性心动过速或心室颤动的适当 ICD 放电。该研究标准化初始治疗性 ICD 设置

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure, Congestive、Death, Sudden, Cardiac、Arrhythmia、Cardiomyopathies。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/NCT00733590

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数据说明

条件:心力衰竭、充血性、死亡、猝死、心脏性、心律失常、心肌病。PROSe-ICD是一项多中心前瞻性队列研究,研究对象为因心脏性猝死一级预防而接受ICD植入的患者,旨在比较发生SCD的患者(以因快速室性心动过速(VT)或快速心室颤动(VF)而触发的适当ICD放电来衡量)与未发生SCD的患者。本观察性研究的队列由根据近期试验(MADIT II、SCD-HeFT、DEFINITE)和实践指南因心脏性猝死一级预防而植入ICD的心肌病患者组成。对患者进行纵向随访,以观察临床、心电图、基因组学和蛋白质组学生物标志物以及索引事件。主要结局变量为经裁定因快速室性心动过速或心室颤动而触发的适当ICD放电。

本研究标准化了ICD的初始治疗设置,反映的是当前的标准诊疗实践而非一种干预措施,因为按照定义,研究队列由无恶性心律失常病史的患者组成,在这些患者中,ICD仅作为除颤器发挥作用,而非采用抗心动过速起搏或分层治疗的更为复杂的设备。为便于识别触发ICD治疗的心律,程控设置包括远场心室电图存储。对于发生放电(无论适当与否)的患者,所有后续临床诊疗(包括药物和设备处方)将由临床主治电生理学家/心脏病学家按照当地标准诊疗独立管理,不受研究方案影响。出于安全考虑,研究期间获得的任何具有临床意义的数据(如症状性主诉或记录到的心室心律失常发作)将通过电话和书面形式及时告知临床主治医师。在知情同意后,患者接受由主治电生理学家进行的初始病史采集和体格检查。

此后,患者通常每3个月由ICD护士进行一次随访。

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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