磺达肝癸钠预防性给药对比安慰剂在冠状动脉搭桥手术并接受常规机械预防患者中预防静脉血栓栓塞症疗效的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦冠状动脉搭桥手术并接受常规机械预防的患者,比较磺达肝癸钠预防性给药与安慰剂在预防静脉血栓栓塞症方面的疗效

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医学影像预测Deep Vein ThrombosisCoronary Artery Bypass SurgeryVenous Thromboembolism
A Study of the Efficacy of Preventive Dosing of Fondaparinux Sodium Versus Placebo for the Prevention of Venous Thromboembolism (VTE) in Patients Undergoing Coronary Bypass Surgery Receiving Routine Mechanical Prophylaxis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

磺达肝癸钠预防性给药对比安慰剂在冠状动脉搭桥手术并接受常规机械预防患者中预防静脉血栓栓塞症疗效的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦冠状动脉搭桥手术并接受常规机械预防的患者,比较磺达肝癸钠预防性给药与安慰剂在预防静脉血栓栓塞症方面的疗效。源站描述指出,CABG 术后 VTE 风险受活动受限、心肌梗死病史、高龄和吸烟等多种因素影响;DUS 检出的无症状 DVT 发生率为 16% 至 48%,多为小腿静脉血栓,而有症状 VTE、DVT、PE 及致死性 PE 的发生率分别约为 0.5% 至 3.9%、0.3% 至 0.5%、0.2% 至 3.9% 和 0.06% 至 0.7%。数据可用于 VTE 风险预测与预防策略评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:深静脉血栓形成、冠状动脉搭桥手术、静脉血栓栓塞症。背景信息:冠状动脉搭桥术(CABG)后的静脉血栓栓塞症(VTE)是一个巨大的风险,因为存在多种易感因素,包括活动受限、此类患者的心肌梗死病史、多种易感的基线人口学特征以及包括高龄和吸烟在内的危险因素。使用双功超声(DUS)报告的无症状深静脉血栓形成(DVT)发生率显著,从 16% 到 48% 不等,大多数血栓位于小腿静脉。(1,2,3)主要基于回顾性数据的有症状 VTE 发生率范围为:VTE 为 0.5% 至 3.9%,DVT 为 0.3% 至 0.5%,PE 为 0.2% 至 3.9%,致死性 PE 为 0.06% 至 0.7%。(2-10)受影响患者的绝对数量可能很大,因为

【主题与分类】

主题标签:Deep Vein Thrombosis、Coronary Artery Bypass Surgery、Venous Thromboembolism。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/NCT00789399

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数据说明

病症:深静脉血栓形成、冠状动脉旁路移植手术、静脉血栓栓塞症。背景信息:冠状动脉旁路移植术(CABG)后静脉血栓栓塞症(VTE)是一个巨大的风险,鉴于多种诱发因素,包括活动受限、这类患者的心肌梗死病史、存在多种基线人口统计学特征和风险因素,包括高龄和吸烟。使用双功超声(DUS)报告的无症状深静脉血栓(DVT)发生率显著,范围从16%到48%,大多数血栓位于小腿静脉。(1,2,3)主要基于回顾性数据的有症状VTE发生率范围为VTE 0.5%至3.9%,DVT 0.3%至0.5%,PE 0.2%至3.9%,致命性PE 0.06%至0.7%。(2-10)受影响患者的绝对数量可能很大,因为仅在美国每年进行的此类手术数量就非常庞大。根据美国心脏协会的《心脏病和中风统计-2008年更新》,2005年美国进行了469,000例手术血运重建。

在包括充血性心力衰竭在内的内科疾病患者中,血栓预防的益处已得到充分证实,可使静脉血栓栓塞症(VTE)风险降低高达60%。(11)接受冠状动脉旁路移植术(CABG)的患者具有相似的风险特征,因此应通过药代动力学血栓预防策略进行评估。在CABG患者中,2008年美国胸科医师学会循证临床实践指南(第8版)(12)确实推荐常规预防性使用低分子肝素(LMWH)、低剂量普通肝素(LDUH),或优化使用双侧梯度压力弹力袜(GCS)或间歇充气加压装置(IPC)。这些指南基于中至低质量证据,且由于尚无随机对照试验,这些推荐的强度较弱。理由 在CABG患者中,美国胸科医师学会循证临床实践指南(第8版)

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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