无国界试验 IMPLEMENT-CKD:实施循证 SGLT2i 以减轻全球心血管与慢性肾脏病负担

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 IMPLEMENT-CKD 项目,属于循环系统疾病及其他类别

The University of QueenslandThe University of Queensland
clinicaltrials
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蛋白质Implementation ResearchKidney DiseaseCardiovascular DiseaseChronic Illness
Trial Without Borders IMPLEMENT-CKD: IMPLEMENTation of Evidence-Based SGLT2i to Reduce Global Burden of Cardiovascular and Chronic Kidney Disease

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

无国界试验 IMPLEMENT-CKD:实施循证 SGLT2i 以减轻全球心血管与慢性肾脏病负担

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 IMPLEMENT-CKD 项目,属于循环系统疾病及其他类别。项目聚焦慢性肾脏病与心血管疾病,关注在泰国及太平洋岛屿等中低收入地区推广 SGLT2i 的公平可及与持续使用。研究采用混合方法、自适应、分阶段实施设计,强调利益相关方参与、文化适配与可扩展照护模式,可用于实施科学、健康系统强化及慢病防治相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实施研究、肾脏疾病、心血管疾病、慢性疾病。慢性肾脏病(CKD)影响全球超过 8.5 亿人,其中 80% 生活在中低收入国家(LMICs),这些地区获得有效治疗的机会有限。钠-葡萄糖共转运蛋白 2 抑制剂(SGLT2i)现已被列入 WHO 基本药物清单,已证明在减缓 CKD 进展和降低心血管死亡率方面具有显著益处。IMPLEMENT-CKD 项目是一项共同设计、多阶段、多国家的卫生系统强化倡议,旨在改善泰国和太平洋岛屿对 SGLT2i 的公平可及和持续使用。该干预措施根据具体情境量身定制,优先考虑利益相关方参与、文化适应和可扩展的照护模式。将分阶段开展一项混合方法、自适应实施研究。Th

【主题与分类】

主题标签:Implementation Research、Kidney Disease、Cardiovascular Disease、Chronic Illness。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07854808

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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

条件:实施研究、肾脏疾病、心血管疾病、慢性病。慢性肾脏病(CKD)影响全球超过8.5亿人,其中80%生活在中低收入国家(LMICs),这些地区获得有效治疗的机会有限。钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂(SGLT2i)现已被列入WHO基本药物清单,已证明在减缓CKD进展和降低心血管死亡率方面具有显著益处。IMPLEMENT-CKD项目是一项共同设计、多阶段、多国的卫生系统强化倡议,旨在改善泰国和太平洋岛屿地区对SGLT2i的公平可及性和持续使用。该干预措施因地制宜,优先考虑利益相关者参与、文化适应和可扩展的照护模式。将分阶段开展一项混合方法、适应性实施研究。实施前阶段采用基于社区的参与式行动研究和知识共创,以制定具有文化相关性的策略。在实施期间,临床工作人员接受培训,以便为符合条件的CKD成人患者(eGFR >20 mL/min/1.73m²)或2型糖尿病患者启动SGLT2i治疗。

实际执行依托每月处方审计与移动调查。每半年运用计划-执行-研究-处理(PDSA)循环优化策略。扩大阶段则动员利益相关方,通过政策简报和与专业机构的合作,倡导将SGLT2i纳入国家政策。主要实施成果是达到50%的覆盖率,即符合条件的患者中启动SGLT2i治疗的比例。其他成果包括采纳度、忠实度、可接受性及实践规范化。卫生系统成果涉及方案变更、人力能力、药品可及性及政策参与。临床结果如肾衰竭和心血管死亡将利用常规数据进行监测。该项目旨在加强CKD管理,减少差异,并为LMICs慢性病护理提供可扩展、基于证据的政策依据。

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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