ACT-GLOBAL 框架下第五项急性脑出血继发性损伤强化预防试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/其他分类,聚焦急性脑出血(ICH)相关的临床研究。源站描述指出,脑出血是严重卒中类型,占全部卒中的6.5%至19.6%,在低收入和中等收入国家发病率上升,幸存者常面临功能损害、卒中复发、认知下降和抑郁

基本信息
资源简介
ACT-GLOBAL 框架下第五项急性脑出血继发性损伤强化预防试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/其他分类,聚焦急性脑出血(ICH)相关的临床研究。源站描述指出,脑出血是严重卒中类型,占全部卒中的6.5%至19.6%,在低收入和中等收入国家发病率上升,幸存者常面临功能损害、卒中复发、认知下降和抑郁。目前针对ICH所致脑损伤的有效治疗有限,既往研究发现血肿周围水肿(PHE)形成是预后不良的关键因素,因此成为治疗开发重点。INTERACT5领域将聚焦两种有前景的药物。该数据可用于脑出血相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑出血、自发性脑出血、幕上脑出血、急性脑出血、急性卒中。脑出血(ICH)是一种严重的卒中类型,在全球范围内导致大量残疾和死亡。它占所有卒中的6.5%至19.6%,且发病率不断上升,尤其是在低收入和中等收入国家。幸存者往往面临严重后果,包括功能损害、卒中复发、认知下降和抑郁。尽管急性卒中护理取得了进展,但针对ICH所致脑损伤的有效治疗仍然很少。既往研究已发现,血肿周围水肿(PHE)的形成是恢复不良的关键因素,使其成为治疗开发的重点。INTERACT5领域将聚焦两种有前景的药物
【主题与分类】
主题标签:Intracerebral Hemorrhage、Spontaneous Intracerebral Hemorrhage、Supratentorial Intracerebral Haemorrhage、Acute Intracerebral Haemorrhage、Acute Stroke。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06763055
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06763055
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑出血、自发性脑出血、幕上脑出血、急性脑出血、急性卒中。脑出血(ICH)是一种严重的卒中亚型,在全球范围内导致大量残疾和死亡。它占所有卒中的6.5%至19.6%,且发病率不断上升,尤其是在低收入和中等收入国家。幸存者往往面临严重后果,包括功能障碍、卒中复发、认知下降和抑郁。尽管急性卒中救治取得了进展,但针对ICH所致脑损伤的有效治疗仍寥寥无几。既往研究已证实,血肿周围水肿(PHE)的形成是预后不良的关键因素,因此成为治疗开发的重点。INTERACT5领域将聚焦于两种有前景的药物。去铁胺是一种铁螯合剂,靶向受损脑组织释放的铁所导致的氧化应激。研究表明,它可能减轻ICH后的脑肿胀和继发性损伤。
秋水仙碱是一种抗炎药物,可抑制参与炎症的通路,这可能有助于最大限度地减少脑损伤。INTERACT5将纳入年龄在18-80岁、经影像学确诊为急性自发性幕上脑出血、且在症状出现后24小时内到院的患者。其他领域特定的纳入标准:* 血肿体积≥≥10 mL或术后任何体积* NIHSS评分>8* GCS≥8>7 参与者将被随机分配到四组之一:标准治疗、单用去铁胺、单用秋水仙碱或两种治疗联合。去铁胺将静脉给药(32 mg/kg/天,1小时内给予,并持续2天),秋水仙碱将口服给药(0.5 mg每日一次,持续30天)。该研究的主要结局是6个月时功能结局的改善,通过改良Rankin量表(mRS)测量。次要结局包括6个月时的EQ-5D-5L、PHE大小的变化、NIHSS评分、住院时间、出院时的行走状态以及安全性指标,如6个月时的死亡率/SA
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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