TAVI 当日出院与标准住院出院对比(HOME-TAVI)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕重度主动脉瓣狭窄患者接受经导管主动脉瓣植入术(TAVI)后的出院策略展开,比较当日出院与标准住院出院

Hospital Clinic of BarcelonaHospital Clinic of Barcelona
clinicaltrials
浏览 19
其他分类Aortic Stenosis, SevereAortic Stenosis
Same-Day Versus Standard Hospital Discharge After TAVI (HOME-TAVI)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

TAVI 当日出院与标准住院出院对比(HOME-TAVI)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕重度主动脉瓣狭窄患者接受经导管主动脉瓣植入术(TAVI)后的出院策略展开,比较当日出院与标准住院出院。随着 TAVI 技术成熟、微创化推广以及住院时间缩短,优化术后照护路径对提升医疗效率并保障患者安全愈发重要。当日出院被视为降低医疗资源占用、提高患者满意度并减少医疗费用的潜在策略,但既往多为观察性研究,随机证据仍较缺乏。该数据可用于评估当日出院在 TAVI 人群中的可行性与安全性,支持术后管理决策与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:重度主动脉瓣狭窄、主动脉瓣狭窄。经导管主动脉瓣植入术(TAVI)在技术和操作上已取得实质性进展,从而提高了操作安全性、推动了微创方法的广泛采用,并逐步缩短了住院时间。随着 TAVI 扩展到较低风险人群且手术量持续增加,优化术后照护路径对于在保障患者安全的同时提高医疗效率已变得日益重要。当日出院已成为一种潜在策略,可减少医疗资源利用、提高患者满意度并降低医疗费用。尽管观察性研究已证明在部分患者中当日出院可行,但稳健的随机证据仍然稀缺,尤其是对于接受自膨胀式经导管……(源站描述在此处截断)

【主题与分类】

主题标签:Aortic Stenosis, Severe、Aortic Stenosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07738575

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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

疾病:主动脉瓣狭窄,重度,主动脉瓣狭窄。经导管主动脉瓣植入术(TAVI)在技术和操作方面已取得重大进展,从而提高了手术安全性,广泛采用了极简式方法,并逐步缩短了住院时间。随着TAVI向较低风险人群扩展且手术量持续增加,优化术后护理路径对于在保障患者安全的同时提高医疗效率已变得日益重要。当日出院已成为一种潜在策略,可减少医疗资源利用、提高患者满意度并降低医疗成本。尽管观察性研究已证明在选定患者中当日出院具有可行性,但稳健的随机证据仍然匮乏,尤其是对于使用自膨胀式经导管心脏瓣膜治疗的患者。

HOME-TAVI试验是一项前瞻性、多中心、国际性、随机、对照、开放标签研究,旨在评估在接受Medtronic Evolut PRO+/FX/FX+经导管心脏瓣膜系统择期经股动脉TAVI的患者中,同日出院策略与标准住院出院相比的效果。在TAVI手术成功且干预后6小时确认临床稳定后,符合条件的患者将按1:1比例随机分配至同日出院或标准治疗出院。参与者将在7天、30天和1年时接受随访评估。主要目的是证明同日出院在TAVI后30天内的全因死亡率、2-4型出血、卒中和再入院组成的复合终点方面不劣于标准出院。次要目的包括评估生活质量、患者报告体验指标、医疗资源利用、质量调整生命年以及卫生经济学结局。

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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