81mg与325mg ASA治疗BCVI的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为使用 81mg 与 325mg 阿司匹林（ASA）治疗钝性脑血管损伤（BCVI）的比较
基本信息
资源简介
81mg与325mg ASA治疗BCVI的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为使用 81mg 与 325mg 阿司匹林（ASA）治疗钝性脑血管损伤（BCVI）的比较。BCVI 指颈动脉和椎动脉损伤，占钝性创伤的 1-3%，未识别或未治疗时约 20% 患者发生卒中。目前各中心与创伤救治者在治疗策略上差异较大，最新指南无法就最佳药物和/或剂量给出具体推荐。该数据可用于比较不同 ASA 剂量对降低卒中风险及减少出血并发症的作用（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：颈动脉损伤、创伤性损伤、椎动脉损伤。钝性脑血管损伤（BCVI），即颈动脉和椎动脉损伤，发生于1-3%的钝性创伤中，通常由头部、颈部或胸部受伤引起。若未能识别或治疗，BCVI可导致卒中，约20%的未治疗患者会发生卒中，可能造成严重甚至永久性残疾。早期诊断和治疗可显著降低卒中风险。目前，各中心和创伤救治提供者在BCVI治疗策略上存在较大差异，最新指南无法就最佳药物和/或治疗剂量作出具体推荐，以在降低BCVI后卒中风险的同时尽量减少多发创伤患者的出血并发症。近期评估BCVI最常见治疗策略的系统综述和荟萃分析显示，使用抗凝药（通常为肝素）与抗血小板药（通常为阿司匹林/ASA）的卒中发生率相似，然而，抗血小板治疗与较低的出血并发症风险相关。在减少出血并发症的同时预防卒中的ASA最佳剂量尚不明确，需要更多研究为未来诊疗提供依据。本项目将研究两种抗血小板治疗剂量（每日81 mg vs. 每日325 mg阿司匹林）用于BCVI治疗，并考察每种策略的卒中和出血并发症风险。该研究的目标是确定针对此问题进行大规模研究是否可行，最终将有助于确定BCVI患者的最佳药物治疗方案。
【主题与分类】
主题标签：Carotid Artery Injuries、Traumatic Injury、Vertebral Artery Injury。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06383650
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06383650
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- OpenDataLab:
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
病症：颈动脉损伤、创伤性损伤、椎动脉损伤。钝性脑血管损伤（BCVI），即颈动脉和椎动脉损伤，在钝性创伤中发生率为1-3%，常由头部、颈部或胸部受伤引起。若未能识别或治疗，BCVI可导致中风，约20%的未治疗患者会发生中风，可能造成显著且有时永久性的残疾。早期诊断和治疗能显著降低中风风险。目前，不同中心和创伤护理提供者在BCVI治疗策略上存在广泛差异，最新的指南无法就减少BCVI后中风风险同时最小化多发性创伤患者出血并发症的最佳药物和/或剂量提出具体建议。近期评估BCVI最常见治疗策略的系统综述和荟萃分析显示，使用抗凝药（通常为肝素）与抗血小板药（通常为阿司匹林/ASA）的中风发生率相似，然而，抗血小板治疗与较低的出血并发症风险相关。
ASA用于预防卒中同时尽量减少出血并发症的最佳剂量尚不明确，需要更多研究为未来的诊疗提供依据。本项目将探讨两种抗血小板治疗剂量（每日81 mg与每日325 mg阿司匹林）用于BCVI治疗的效果，并考察每种策略下的卒中风险和出血并发症。该研究的目标是确定针对此问题开展大规模研究是否可行，这最终将有助于确定BCVI患者的最佳药物治疗方案。
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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