射频消融与肾上腺切除术治疗原发性醛固酮增多症合并高血压患者腺瘤的比较

该数据集来源于clinicaltrials.gov,围绕原发性醛固酮增多症(PA)合并高血压患者的Conn腺瘤(醛固酮瘤)治疗展开,比较射频消融(RFA)与肾上腺切除术两种干预方式

University Hospital, ToulouseUniversity Hospital, Toulouse
clinicaltrials
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其他预测Radiofrequency Ablation TreatmentAdrenalectomy
Radiofrequency Ablation Versus Adrenalectomy for Adenoma in Patients With Primary Aldosteronism and Hypertension

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

射频消融与肾上腺切除术治疗原发性醛固酮增多症合并高血压患者腺瘤的比较

该数据集来源于clinicaltrials.gov,围绕原发性醛固酮增多症(PA)合并高血压患者的Conn腺瘤(醛固酮瘤)治疗展开,比较射频消融(RFA)与肾上腺切除术两种干预方式。源站描述指出,PA以高血压、频发低钾血症及醛固酮肾素比值(ARR)不适当升高为特征,腹腔镜肾上腺切除术(LA)是单侧PA的金标准,但术后血压控制率约50%,总体并发症率5%至14%,而RFA近年被用于醛固酮瘤患者。数据可用于治疗方式对比与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Primary Aldosteronism Due to Conn Adenoma, Radiofrequency Ablation Treatment, Adrenalectomy. 原发性醛固酮增多症(PA)以高血压、频发低钾血症以及不适当升高的醛固酮肾素比值(ARR)为特征。醛固酮生成腺瘤(APA或Conn综合征)是PA的主要原因之一。药物治疗或肾上腺切除术是可供考虑的2种选择。据报道,与终身单纯口服给药相比,腹腔镜肾上腺切除术(LA)在单侧PA中具有成本效益。因此,LA是单侧PA的金标准,可正常化或至少改善血压(BP)控制、低钾血症,并使ARR正常化。然而,据报道手术结果约为50%的血压控制率,总体并发症率为5%至14%。最近,射频消融(RFA)已被用于APA患者,具有

【主题与分类】

主题标签:Radiofrequency Ablation Treatment、Adrenalectomy。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/NCT07470580

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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:因Conn腺瘤导致的原发性醛固酮增多症,射频消融治疗,肾上腺切除术。原发性醛固酮增多症(PA)的特征是高血压、频发性低钾血症以及醛固酮与肾素比值(ARR)异常升高。产生醛固酮的腺瘤(APA或Conn综合征)是PA的主要原因之一。药物治疗或肾上腺切除术是可供考虑的两种选择。与终身单纯口服药物相比,腹腔镜肾上腺切除术(LA)在单侧PA中被报道具有成本效益。因此,LA是单侧PA的金标准,旨在使血压(BP)控制、低钾血症正常化或至少改善,并使ARR正常化。然而,手术报告的结果显示,约50%的患者血压得到控制,总体并发症发生率为5%至14%。最近,射频消融(RFA)已被用于APA患者,采用伞状针治疗的患者中有92%获得了激素治疗成功。对于伴有APA的高血压患者,RFA似乎是一种新兴的有前景的手术替代方案。

研究团队预期,射频消融在内分泌学成功率方面与肾上腺切除术相当(约95%),且随访较手术更为简便。本研究的主要目的是在原发性醛固酮增多症伴单侧肾上腺腺瘤的高血压患者中,检验射频消融相较于肾上腺切除术的非劣效性,以期在随访3个月时使激素终点指标恢复正常。本项目还将进行成本效果和成本效用分析,以评估射频消融的效率。

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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