基本信息

模态

蛋白质

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-10

资源简介

评估CA-4F在加拿大心脏病学环境中应用的前瞻性研究

本数据集对应的研究英文名称为“A Prospective Study to Assess the Utility of CA-4F in a Canadian Cardiology Setting”，在站内被归类于循环系统疾病下的心力衰竭方向，来源为clinicaltrials.gov。该研究关注的疾病条件为转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病（Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy，简称“ATTR-CM”）。研究设计为前瞻性多中心观察性研究，核心目标是评估CA-4F这一算法在加拿大社区心脏病学环境中，通过筛查电子病历数据来识别适合进一步随访检查的患者时，是否能够改善ATTR-CM的诊断效果。研究还计划评估该算法用于识别适合接受PYP扫描以排查潜在ATTR-CM的患者的阳性预测价值。整体而言，该数据集围绕ATTR-CM的早期识别与筛查流程优化展开，属于临床观察性研究范畴。

【数据集背景】

转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病（ATTR-CM）是一种需要结合多种检查手段进行诊断的心脏疾病。在社区心脏病学实践中，如何从大量电子病历中高效识别出可能患有ATTR-CM、需要进一步随访检查的患者，是临床面临的现实问题。该研究正是在这一背景下提出，试图通过CA-4F算法对电子病历数据进行筛查，以支持社区心脏病学家在常规诊疗中发现潜在ATTR-CM患者。研究关注的是算法在真实社区心脏病学环境中的实用价值，而非单纯的技术性能评估。其前瞻性、多中心、观察性的设计，也说明研究旨在观察算法在实际临床流程中的表现，并评估其筛查结果与后续检查之间的关系。

【数据内容】

该数据集涉及的核心内容围绕CA-4F算法在电子病历筛查中的应用。算法将用于筛查参与研究的心脏病学家的电子健康记录，以识别适合接受PYP扫描的患者，从而排查潜在的ATTR-CM，并确定其阳性预测价值。算法的输入参数将从患者假名化的电子健康记录中提取，这些患者是在入组前12个月内曾就诊于参与研究的心脏病学家。对于ATTR-CM预检可能性升高的患者，其记录将被进一步查询加拿大心力衰竭学会（Canadian Heart Failure Society）提出的红旗症状，以便于临床审查。数据集的主题标签为“Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy ("ATTR-CM")”。除上述内容外，源站未提供更多关于数据字段、样本量、变量结构或统计指标的具体信息。

【采集与来源】

该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。研究采用前瞻性多中心观察性设计，数据采集场景为加拿大社区心脏病学环境。参与研究的心脏病学家在其日常诊疗中接触的患者构成数据来源人群。算法输入参数来自这些患者入组前12个月内的假名化电子健康记录。研究还涉及对预检可能性升高的患者记录进行红旗症状查询，以支持临床审查。源站描述在“Participating ca”处中断，因此关于参与心脏病学家或参与中心的具体信息，源站未提供完整内容。

【适用场景】

该数据集适用于评估CA-4F算法在社区心脏病学环境中筛查ATTR-CM的潜在用途。具体而言，可用于研究如何利用电子病历数据识别适合接受PYP扫描的患者，以及如何通过算法筛查提高ATTR-CM的诊断效率。其适用场景包括社区心脏病学实践中的患者筛选、随访检查前的预检评估，以及结合加拿大心力衰竭学会红旗症状进行临床审查的流程。由于研究设计为观察性，该数据集不适用于干预性研究或治疗效果的因果推断。源站未提供其他适用场景的说明。

【使用方法】

根据源站描述，CA-4F算法将被用于筛查参与研究的心脏病学家的电子健康记录。算法输入参数从患者假名化电子健康记录中提取，这些记录覆盖患者入组前12个月内的就诊信息。算法筛查的目标是识别适合进行PYP扫描以排查潜在ATTR-CM的患者。对于预检可能性升高的患者，其记录将进一步查询加拿大心力衰竭学会红旗症状，以辅助临床审查。研究还将确定该算法的阳性预测价值。除上述流程外，源站未提供关于数据访问方式、分析软件、操作步骤或使用门槛的具体说明。

【质量与限制】

该研究为前瞻性多中心观察性研究，其设计有助于观察算法在真实临床环境中的表现。然而，源站未提供关于样本量、数据完整性、缺失值处理、算法性能指标或验证方法的具体信息。源站描述在“Participating ca”处中断，因此参与中心或参与者的完整信息缺失。此外，源站未提供关于数据质量控制、偏倚控制或统计分析方法的内容。该数据集的使用者应注意，当前可获得的信息仅限于研究目的、算法用途和数据提取方式，无法据此评估数据集的整体质量或局限性。

【引用与许可】

源站未提供引用格式、许可条款、数据共享政策或使用限制的具体信息。该数据集来源于clinicaltrials.gov，但源站描述中未包含任何关于知识产权、数据访问权限或伦理审批的说明。使用者如需引用或使用该数据集，应直接参考clinicaltrials.gov上的原始记录，并自行确认相关许可与合规要求。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05210010

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05210010

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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。

数据说明

条件：转甲状腺素蛋白淀粉样变心肌病（“ATTR-CM”）。这是一项前瞻性多中心观察性研究，旨在评估CA-4F在社区心脏病学环境中用于筛查电子病历数据以识别适合进一步检查的患者时，能否提高ATTR-CM的诊断率。该算法将用于筛查参与心脏病专家的电子健康记录，以识别适合接受PYP扫描以排查潜在ATTR-CM的患者，并确定其阳性预测值。算法的输入参数将从参与心脏病专家处就诊的患者在其入组前12个月内的假名化电子健康记录中提取。对于ATTR-CM检验前可能性升高的患者，将查询其记录中的加拿大心力衰竭学会红旗症状，以便进行临床审查。参与的心脏病专家将审查检验前可能性升高的患者的红旗症状和电子健康记录，并记录使用PYP进行进一步检查在临床上是否合理及支持理由。

对于临床上需要进一步检查的患者，将转介进行确证性检测，并且额外检查的结果将被记录。通过计算进行了进一步检查并最终诊断为ATTR-CM的患者百分比，将得出“中等”、“高”和“非常高”CA-4F风险评分的阳性预测值。

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