TEVAR联合长裸金属支架干预ATBAD的安全性与有效性

TBAD占全部主动脉夹层的25-40%,起病急、进展快、死亡率高。尽管TEVAR是标准干预方式,但其对真腔重塑和假腔血栓形成的益处主要局限于支架移植物覆盖段,远端胸腹动脉的持续再入口撕裂使重塑效果欠佳

Yan'an Affiliated Hospital of Kunming Medical UniversityYan'an Affiliated Hospital of Kunming Medical University
clinicaltrials
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其他预测Aortic Dissection Type B
Safety and Efficacy of TEVAR Combined With Long Bare-metal Stents in the Intervention of ATBAD

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

TEVAR联合长裸金属支架干预ATBAD的安全性与有效性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Stanford B型主动脉夹层(TBAD)的血管腔内治疗。TBAD占全部主动脉夹层的25-40%,起病急、进展快、死亡率高。尽管TEVAR是标准干预方式,但其对真腔重塑和假腔血栓形成的益处主要局限于支架移植物覆盖段,远端胸腹动脉的持续再入口撕裂使重塑效果欠佳。本数据集围绕TEVAR联合长裸金属支架干预ATBAD的安全性与有效性,可用于评估该联合策略的临床结局与重塑效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B型主动脉夹层。Stanford B型主动脉夹层(TBAD)占所有主动脉夹层的25-40%,以急性起病、快速进展和高死亡率为特征,是一种危重的心血管急症。虽然胸主动脉腔内修复术(TEVAR)仍是TBAD的标准干预方式,但其对真腔重塑和假腔血栓形成的益处主要局限于支架移植物覆盖段。在支架移植物远端,胸腹动脉中持续存在的再入口撕裂将术前出口部位转变为新的入口点。尽管TEVAR改善了支架移植物远端的真腔灌注,但重塑效果仍不理想,尤其是在术前真腔塌陷的病例中,TEVAR术后真腔尺寸仍被大量假腔体积严重压迫。目前部署的支架移植物

【主题与分类】

主题标签:Aortic Dissection Type B。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06892730

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数据说明

疾病:B型主动脉夹层。Stanford B型主动脉夹层(TBAD)占所有主动脉夹层的25-40%,以急性起病、进展迅速和高死亡率为特征,是一种危重的心血管急症。尽管胸主动脉腔内修复术(TEVAR)仍是TBAD的标准干预手段,但其对真腔重塑和假腔血栓形成的益处主要局限于支架移植物覆盖段。在支架移植物远端,胸腹动脉中持续存在的再入口破口将术前出口部位转变为新的入口。虽然TEVAR改善了支架移植物远端真腔的血流灌注,但重塑效果仍不理想,尤其是在术前真腔塌陷的病例中,TEVAR术后真腔尺寸仍因大量假腔而受到严重压迫。目前使用的支架移植物长度通常为15-20 cm。传统TEVAR需要≥1.5 cm的近端健康主动脉段作为锚定区,以防止逆行性A型主动脉夹层(RTAD)并确保稳定性。

对于近端锚定区不足(<1.5 cm)的患者,先进技术包括分支支架移植物、开窗和平行移植技术,使得即使在锚定区≤0.5 cm的情况下也能实施TEVAR,这得益于不断发展的器械技术和操作者经验。“TEVAR+裸支架”的混合方法理论上通过减少径向力来增强主动脉重塑。然而,标准TEVAR通常是在近端降主动脉撕裂处部署单一支架移植物。支架移植物覆盖范围延伸至腹腔干水平以外有内脏动脉闭塞的风险,使得维持远端器官和肢体灌注成为一项长期挑战。此外,残留的远端胸腹主动脉夹层存在假腔动脉瘤样变性和破裂的风险,尤其是在TEVAR术后5年以上。慢性残留夹层的二次干预因长期假腔高压导致的内膜钙化而变得复杂。

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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