年轻运动员运动相关心脏骤停与基因评估价值:法国前瞻性登记研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦年轻人群运动相关心脏骤停(SCA)与心脏性猝死(SCD),并涉及基因评估的价值

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clinicaltrials
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基因组Sudden Cardiac ArrestSudden Cardiac Death
Sudden Cardiac Arrest Related to Sport in Young and Value of the Genetic Assessment: a French Prospective Register

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

年轻运动员运动相关心脏骤停与基因评估价值:法国前瞻性登记研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦年轻人群运动相关心脏骤停(SCA)与心脏性猝死(SCD),并涉及基因评估的价值。源站描述指出,35 岁前运动相关 SCA/SCD 虽罕见(每 10 万运动员 0.7 至 2.7 例,法国两项前瞻性研究约每年 80 例),但常具创伤性且受高度关注,是重要公共卫生与安全问题;非创伤性运动相关 SCA/SCD 主要源于心血管病因。数据可用于研究年轻运动员 SCA/SCD 的发生特征及基因评估作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心脏骤停、心脏性猝死。背景:中等强度身体活动对健康的有益效应已充分确立。然而,同样有充分证据表明,在已知或未知心脏状况的个体中,35 岁前剧烈运动参与会使心血管事件风险增加 2.4 至 4.5 倍。心脏骤停(SCA)有时导致心脏性猝死(SCD),是与运动相关的最具戏剧性的事件。35 岁前,运动相关 SCA/SCD 罕见,发生率为每 10 万运动员 0.7 至 2.7 例,根据两项法国前瞻性研究,这相当于每年约 80 例。尽管罕见,这些事件往往具有创伤性且被高度报道,构成重大的公共卫生和安全问题。非创伤性运动相关 SCA/SCD 主要源于心血管, irrespective

【主题与分类】

主题标签:Sudden Cardiac Arrest、Sudden Cardiac Death。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/NCT06642168

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    • 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:心脏骤停、心源性猝死。背景:适度体育活动对健康的有益影响已得到充分证实。然而,同样有充分证据表明,对于已知或未知心脏疾病的个体,在35岁之前进行高强度体育运动会使心血管事件风险增加2.4至4.5倍。心脏骤停(SCA)有时会导致心源性猝死(SCD),是与运动相关的最具戏剧性的事件。在35岁之前,运动相关的SCA/SCD较为罕见,发生率为每10万名运动员中0.7至2.7例,根据两项法国前瞻性研究,这相当于每年约80例。尽管罕见,但这些事件往往具有创伤性且被高度报道,构成重大的公共卫生和安全问题。非创伤性运动相关SCA/SCD主要源于心血管原因,与运动参与水平无关。在大多数情况下,SCA由已知或未确诊的致心律失常性心血管疾病引起的室性心律失常所致,其病因因受害者年龄而异。35岁以后,动脉粥样硬化性冠状动脉疾病占病例的80-85%。

然而,在35岁之前,可观察到更广泛的病因。致心律失常性遗传性心脏病——结构性(例如致心律失常性右心室心肌病和肥厚型心肌病)或非结构性(例如离子通道病)——是最常见的原因。先天性异常,尤其是冠状动脉异常连接,是第二常见的原因。获得性心脏病,如纤维性瘢痕(主要为心肌炎后)和动脉粥样硬化性冠状动脉病变,较少涉及。在这一较年轻人群中,经典尸检在超过40%的病例中往往无法确定病因,从而产生了“突发心律失常综合征”这一术语。很少有前瞻性研究将经典尸检与系统性遗传分析相结合,以确定一般年轻人群中SCA/SCD的病因,且没有具体的

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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