冠状动脉疾病对房颤患者导管消融结果的影响
该数据集是一个包含临床表格数据的心血管医学数据集,涵盖了243名房颤患者的冠状动脉计算机断层扫描结果、导管消融临床资料以及不良结局信息,主要用于研究冠状动脉疾病对房颤患者导管消融治疗效果的影响,支持心血管疾病的预后分析、风险因素评估和临床干预研究。

基本信息
资源简介
冠状动脉疾病对房颤患者导管消融结果的影响
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Impact of Coronary Artery Disease on The Outcomes of Catheter Ablation in Patients with Atrial Fibrillation》。配套论文《Impact of Coronary Artery Disease on The Outcomes of Catheter Ablation in Patients with Atrial Fibrillation》发表于 Brazilian Journal of Cardiovascular Surgery(2023),DOI:10.21470/1678-9741-2021-0537。源站首次发布:2023-05-09。
【数据内容】
源站原始描述:ABSTRACT Introduction: The objective of this study is to investigate the possible impact of coronary artery disease (CAD) on clinical outcomes of catheter ablation in patients with atrial fibrillation (AF). Methods: Patients with AF who underwent coronary computed tomography and catheter ablation were enrolled. The presence of stenotic severity and plaque, characteristics of coronary arteries, clinical data, and adverse outcomes of catheter ablation were analysed. Results: A total of 243 patient…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个,合计 1.24 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.22785351.v1。
【主题与分类】
源站学科分类:Cardiology、Surgery。主题标签:Atrial Fibrillation、Catheter Ablation、Recurrence、Coronary Artery Disease、Coronary Vessels、Treatment Outcome。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology、Surgery。
【获取与许可】
源站页面:https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Impact_of_Coronary_Artery_Disease_on_The_Outcomes_of_Catheter_Ablation_in_Patients_with_Atrial_Fibrillation/22785351
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Guo, Fuqian; Li, Caiying; Chen, Chen; Ni, Jiqiong; Yang, Lan; Chen, Yicheng; et al. (2023). Impact of Coronary Artery Disease on The Outcomes of Catheter Ablation in Patients with Atrial Fibrillation. SciELO journals. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-02-14,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集是一项医学研究数据集,旨在探究冠状动脉疾病(CAD)对心房颤动(AF)患者接受导管消融术后的临床结果可能产生的影响。数据集包含了接受冠状动脉计算机断层扫描和导管消融术的房颤患者的临床资料,具体涵盖冠状动脉狭窄程度、斑块特征、冠状动脉特征、患者临床数据以及导管消融的不良结局。数据来源于对243名患者(其中100名患有CAD)的回顾性分析,主要研究方向包括心血管疾病的临床预后、介入治疗的效果评估以及风险因素分析,适用于心血管疾病研究、临床决策支持及医学数据分析等领域。
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