意大利帕维亚IRCCS Policlinico San Matteo基金会主动脉瓣疾病经导管治疗疗效与安全性注册研究
数据覆盖原生主动脉瓣、失败主动脉生物瓣及退化二尖瓣环/瓣膜的治疗人群,主要评估TAVI术后5年全因死亡率等安全性与有效性指标,次要目标包括并发症发生率、瓣膜功能、炎症标志物及心力衰竭住院等

基本信息
资源简介
意大利帕维亚IRCCS Policlinico San Matteo基金会主动脉瓣疾病经导管治疗疗效与安全性注册研究
该数据集源自clinicaltrials.gov,为意大利帕维亚Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo开展的一项观察性注册研究(PAVI-TAVI Registry),针对18岁以上接受经导管心脏瓣膜手术的患者,涵盖TAVI、valve-in-valve、TAVI-IAo及TMVR等术式。数据覆盖原生主动脉瓣、失败主动脉生物瓣及退化二尖瓣环/瓣膜的治疗人群,主要评估TAVI术后5年全因死亡率等安全性与有效性指标,次要目标包括并发症发生率、瓣膜功能、炎症标志物及心力衰竭住院等。可用于经导管主动脉瓣治疗的真实世界预后预测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:重度主动脉瓣狭窄。PAVI-TAVI注册研究概览 PAVI-TAVI注册研究是一项在意大利帕维亚的Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo进行的观察性研究。该研究追踪18岁以上患者接受经导管心脏瓣膜手术(如针对主动脉瓣狭窄的TAVI、瓣中瓣(VIV)、针对主动脉瓣反流的TAVI(TAVI-IAo)以及针对退化二尖瓣的TMVR)的真实世界结局。谁可以加入 符合条件的患者包括在自体主动脉瓣、失败的主动脉生物瓣或退化的二尖瓣人工瓣膜/瓣环上接受这些手术的成人。唯一的排除标准是未提供知情同意。研究目标 主要目标是评估TAVI在5年内的安全性和有效性,重点关注自初始手术以来的全因死亡率。次要目标评估并发症发生率、瓣膜功能、炎症标志物、心力衰竭住院、心脏病发作、卒中以及主要心脏事件。运作方式 无实验性治疗——这是一个通过安全电子系统收集常规临床数据的注册研究。随访由您的医生酌情决定,理想情况下在3个月和12个月时进行,之后每年一次(对于稳定病例通常通过电话进行)。该研究旨在纳入500名以上患者。
【主题与分类】
主题标签:Severe Aortic Stenosis。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07596394
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07596394
标准获取流程:
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:重度主动脉瓣狭窄。PAVI-TAVI注册研究概览 PAVI-TAVI注册研究是一项在意大利帕维亚的Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo进行的观察性研究。该研究追踪18岁以上患者接受经导管心脏瓣膜手术(如针对主动脉瓣狭窄的TAVI、瓣中瓣(VIV)、针对主动脉瓣反流的TAVI(TAVI-IAo)以及针对退化二尖瓣的TMVR)的真实世界结局。谁可以加入 符合条件的患者包括在自体主动脉瓣、失败的主动脉生物瓣或退化的二尖瓣人工瓣膜/瓣环上接受这些手术的成年人。唯一的排除标准是未提供知情同意。研究目标 主要目标是评估TAVI在5年内的安全性和有效性,重点关注自初始手术以来的全因死亡率。次要目标评估并发症发生率、瓣膜功能、炎症标志物、心力衰竭住院、心脏病发作、卒中以及主要心脏事件。运作方式 无实验性治疗——这是一个通过安全电子系统收集常规临床数据的注册研究。随访由您的医生酌情决定,理想情况下在3个月和12个月时进行,之后每年一次(对于稳定病例通常通过电话进行)。
The study aims to enroll 500+ patients.
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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