镰状细胞病与镰状细胞特质中的静脉血栓生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦镰状细胞病(SCD)与镰状细胞特质人群中的静脉血栓生物标志物研究

National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)
clinicaltrials
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其他预测Sickle Cell DiseaseVenous ThrombosisSickle Cell TraitHypercoagulable StateVenous Thromboembolism
Venous Thrombosis Biomarkers in Sickle Cell Disease and Sickle Cell Trait

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

镰状细胞病与镰状细胞特质中的静脉血栓生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦镰状细胞病(SCD)与镰状细胞特质人群中的静脉血栓生物标志物研究。源站描述指出,静脉血栓栓塞(VTE)是继心肌梗死和卒中之后第三常见的血管性死亡原因,在非洲裔美国人中发生频率高于其他少数族裔。VTE 可由多种危险因素诱发,但在高凝状态个体中也可无诱因发生。SCD 患者因疾病本身即为高凝状态而具有额外 VTE 风险,且该风险贯穿 SCD 严重程度全谱,包括轻症(HbSC)与重症(HbSS/HbSbeta0 地中海贫血)患者。研究显示高达 12% 的 SCD 患者发生 VTE 事件(深静脉血栓或肺栓塞)。该数据可用于探索血栓相关生物标志物与疾病风险关联(来源 clinicaltri。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:镰状细胞病、静脉血栓、镰状细胞特质、高凝状态、静脉血栓栓塞。静脉血栓栓塞(VTE)是继心肌梗死和卒中之后第三常见的血管性死亡原因,在美国非洲裔人群中的发生频率高于其他少数族裔。VTE 由多种危险因素诱发,但在具有高凝状态的个体中也可无诱因发生,这类个体存在血栓形成倾向。镰状细胞病(SCD)患者具有额外的 VTE 风险,因为该疾病本身即为一种高凝状态。VTE 频率在整个 SCD 严重程度谱系中均升高,包括出现轻度(HbSC 患者)和重度镰状化症状(HbSS/HbSbeta0 地中海贫血患者)的患者。研究表明,高达 12% 的 SCD 患者发生 VTE 事件[深静脉血栓(DVT)或肺

【主题与分类】

主题标签:Sickle Cell Disease、Venous Thrombosis、Sickle Cell Trait、Hypercoagulable State、Venous Thromboembolism。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/NCT04349189

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数据说明

疾病:镰状细胞病、静脉血栓形成、镰状细胞特征、高凝状态、静脉血栓栓塞症。静脉血栓栓塞症(VTE)是继心肌梗死和卒中之后第三大常见的血管性死亡原因,在美国非洲裔人群中的发生率高于其他少数族裔。VTE可由多种危险因素诱发,但在具有高凝状态的个体中也可为无诱因发生,这类个体存在血栓形成的易感性。镰状细胞病(SCD)患者发生VTE的风险更高,因为该疾病本身即是一种高凝状态。在SCD严重程度的整个谱系中,VTE发生率均升高,包括症状较轻者(HbSC患者)和镰状化症状严重者(HbSS/HbSbeta0地中海贫血患者)。研究表明,高达12%的SCD患者在40岁之前即发生VTE事件[深静脉血栓(DVT)或肺栓塞(PE)或两者兼有],其中大多数为无诱因发生。此外,由于持续存在的高凝状态,SCD患者复发风险高得令人难以接受,尤其是那些VTE为无诱因发生的患者。

SCD患者发生VTE后,5年内复发风险为24.1%。SCD患者有VTE病史与更高的死亡风险相关(比值比,OR = 2.88;置信区间,CI = 2.35 - 3.52)。我们的总体假设是,与SCD相关的促炎状态扰乱了凝血系统,并促进了SCD的血栓性血管病理生物学。单核细胞和内皮细胞上表达的异常血管内组织因子以及这些细胞释放的循环组织因子阳性细胞外囊泡驱动了SCD中的凝血激活。具体而言,血管内组织因子形成tenase复合物(TF:VIIa),将因子X转化为因子Xa,产生初始凝血酶爆发,可能触发血管内血栓形成。此外,急性镰状细胞危象期间组织因子暴露增加、组织因子阳性细胞外囊泡释放增多以及后者清除不足

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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