房颤患者接受PCI时的最佳抗血栓策略是什么?

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于合并冠状动脉疾病(CAD)与心房颤动(AF)患者在接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)时的抗血栓管理策略

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clinicaltrials
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其他预测Acute Coronary SyndromeMyocardial InfarctionAtrial FibrillationAtrial FlutterNSTEMI - Non-ST Segment Elevation MIBleedingStrokeStent ThrombosisEmbolismCoronary Artery Disease
What is the Optimal Antithrombotic Strategy in Patients With Atrial Fibrillation Undergoing PCI?

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

房颤患者接受PCI时的最佳抗血栓策略是什么?

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于合并冠状动脉疾病(CAD)与心房颤动(AF)患者在接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)时的抗血栓管理策略。覆盖的疾病包括急性冠脉综合征、心肌梗死、心房颤动、心房扑动、STEMI、NSTEMI、出血、卒中等。数据可用于比较口服抗凝药(OAC)联合双联抗血小板治疗(DAPT)或三联抗血栓治疗(TAT)等方案在预防缺血事件与出血风险中的效果,为临床决策提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性冠脉综合征、心肌梗死、心房颤动、心房扑动、STEMI - ST段抬高型心肌梗死、NSTEMI - 非ST段抬高型心肌梗死、出血、卒中。冠状动脉疾病(CAD)合并心房颤动(AF)患者的最佳抗血栓管理尚不明确。AF患者接受口服抗凝(OAC)以预防缺血性卒中和系统性栓塞,接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的患者接受双联抗血小板治疗(DAPT),即阿司匹林加P2Y12抑制剂,以预防支架血栓形成(ST)和心肌梗死(MI)。接受PCI的AF患者传统上接受三联抗血栓治疗(TAT,即OAC加阿司匹林和P2Y12抑制剂)以预防缺血性并发症。然而,TAT使大出血风险增加一倍甚至两倍

【主题与分类】

主题标签:Acute Coronary Syndrome、Myocardial Infarction、Atrial Fibrillation、Atrial Flutter、NSTEMI - Non-ST Segment Elevation MI、Bleeding、Stroke、Stent Thrombosis、Embolism、Coronary Artery 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/NCT04436978

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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

病症:急性冠脉综合征、心肌梗死、心房颤动、心房扑动、ST段抬高型心肌梗死、非ST段抬高型心肌梗死、出血、卒中。冠心病(CAD)合并心房颤动(AF)患者的最佳抗血栓管理策略尚不明确。房颤患者接受口服抗凝(OAC)治疗以预防缺血性卒中和系统性栓塞,而接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的患者则接受双联抗血小板治疗(DAPT),即阿司匹林联合P2Y12抑制剂,以预防支架内血栓形成(ST)和心肌梗死(MI)。合并房颤且接受PCI的患者传统上采用三联抗血栓治疗(TAT,即OAC联合阿司匹林和P2Y12抑制剂)以预防缺血性并发症。然而,TAT使大出血并发症的风险增加两倍甚至三倍。近期,多项临床研究表明,省略阿司匹林——即双联抗血栓治疗(DAT)策略——与TAT相比更安全,且疗效相当。

然而,近期荟萃分析的汇总证据提示,接受DAT治疗的患者发生MI和ST的风险增加。AUGUSTUS试验的见解显示,在OAC和氯吡格雷基础上加用阿司匹林30天(此后不再加用)可减少严重缺血事件。这一发现强调了早期使用阿司匹林对缺血获益的重要性,这也反映在当前ESC指南中。然而,由于我们认为TAT的出血风险高得不可接受,我们建议使用短疗程DAPT(1个月内省略OAC)。BRIDGE研究有证据表明,短期省略OAC在AF患者中是安全的。在该研究中,这些患者接受DAPT治疗,这也能预防卒中,尽管效果不如OAC。这种暂时中断OAC将允许在PCI术后第一个月使用阿司匹林治疗,此时出血和支架内血栓形成的风险均最高。WOEST 3试验是一项多中心、开放标签、随机对照试验,旨在研究一个月DAPT与指南指导的th

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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