Swan-Ganz导管在心源性休克血流动力学复苏中的作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Swan-Ganz导管(肺动脉导管)在急性心肌梗死(AMI)继发心源性休克成人患者中的应用,评估以目标导向的血流动力学优化

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时间序列预测Cardiogenic ShockHemodynamic ManagementHemodynamic OptimizationHemodynamic MonitoringAcute Myocardial Infarction (AMI)Critical Care, Intensive CareEmergencyCardio Vascular Disease
The Role of Swan-Ganz Catheter in Hemodynamic Resuscitation for Patients With Cardiogenic Shock

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Swan-Ganz导管在心源性休克血流动力学复苏中的作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Swan-Ganz导管(肺动脉导管)在急性心肌梗死(AMI)继发心源性休克成人患者中的应用,评估以目标导向的血流动力学优化。心源性休克表现为持续收缩压<90 mmHg、终末器官低灌注证据及低心脏指数(<2.2 L/min/m²)。数据覆盖ICU入科后的血流动力学监测与管理,可用于研究肺动脉导管波形解读、血流动力学优化与重症监护决策(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心源性休克、肺动脉导管波形解读、血流动力学管理、血流动力学优化、血流动力学监测、急性心肌梗死(AMI)、重症监护、急诊。这是一项无对照组的临床试验;一项单中心研究评估在急性心肌梗死(AMI)继发心源性休克的成人患者中使用肺动脉导管置入(Swan-Ganz导管)进行目标导向的血流动力学优化。心源性休克的特征是尽管充盈压充足,仍持续收缩压<90 mmHg、存在终末器官低灌注证据以及低心脏指数(<2.2 L/min/m²)。在AMI患者中,持续的低心输出量和高全身血管阻力加剧组织缺氧,导致多器官功能障碍。入住ICU时,肺动脉导管

【主题与分类】

主题标签:Cardiogenic Shock、Hemodynamic Management、Hemodynamic Optimization、Hemodynamic Monitoring、Acute Myocardial Infarction (AMI)、Critical Care, Intensive Care、Emergency、Cardio Vascular Disease。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/NCT07062744

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数据说明

条件:心源性休克、肺动脉导管波形解读、血流动力学管理、血流动力学优化、血流动力学监测、急性心肌梗死(AMI)、重症监护、危重症监护、急诊。这是一项无对照组的临床试验;一项单中心研究评估了在急性心肌梗死(AMI)继发心源性休克的成年患者中,使用肺动脉导管(Swan-Ganz导管)进行目标导向的血流动力学优化。心源性休克的特征是尽管充盈压充足,仍持续存在收缩压<90 mmHg、终末器官低灌注证据以及低心脏指数(<2.2 L/min/m²)。在AMI患者中,持续的低心输出量和高全身血管阻力会加剧组织缺氧,导致多器官功能障碍。入住ICU后,将通过颈内静脉或锁骨下静脉置入肺动脉导管。

将连续测量右心房压力(RAP)、右心室压力、肺动脉压力(PAP)、肺毛细血管楔压(PCWP)、心输出量(通过热稀释法)以及混合静脉血氧饱和度(SvO₂),并在基线和预设时间点(0、3、6、9、12、24小时)进行记录。数据将指导正性肌力药物(如多巴酚丁胺,目标心脏指数≥ 2.2 L/min/m²)、血管升压药(如去甲肾上腺素,维持MAP ≥ 65 mmHg)的滴定以及液体管理(使PCWP达到12至18 mmHg,CVP在8至12 mmHg之间),SvO₂保持在60%至80%以上,乳酸< 2 mmol/L。主要终点是30天全因死亡率和院内死亡率。次要终点包括血管升压药/正性肌力药物支持持续时间、ICU住院时间、急性肾损伤发生率以及导管相关不良事件。将使用多变量回归分析血流动力学变量与结局的关系,以确定成功血流动力学稳定的预测因素。所有入组患者(n ≈ 108)将接受标准AMI治疗,包括早期血运重建和指南指导的药物治疗,并结合研究方案。

数据收集、存储和分析将遵循G

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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