重度主动脉瓣狭窄伴左心室肥厚患者TAVR术后血管紧张素受体阻滞剂研究(ARBITAR)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦重度主动脉瓣狭窄(AS)合并左心室肥厚(LVH)患者在接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)后的血管紧张素受体阻滞剂(ARB)应用

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其他预测Left Ventricular HypertrophySevere Aortic Stenosis
Angiotensin Receptor Blocker After TAVR in Severe Aortic Stenosis With Left Ventricular Hypertrophy (ARBITAR)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

重度主动脉瓣狭窄伴左心室肥厚患者TAVR术后血管紧张素受体阻滞剂研究(ARBITAR)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦重度主动脉瓣狭窄(AS)合并左心室肥厚(LVH)患者在接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)后的血管紧张素受体阻滞剂(ARB)应用。重度AS造成左心室慢性压力负荷增加,早期LVH为适应性代偿,但长期持续可致心肌纤维化、左心室顺应性下降及心功能恶化。此类患者即使接受TAVR或外科主动脉瓣置换术(SAVR),预后仍较差,术后持续LVH及心肌纤维化与发病率和死亡率升高密切相关。数据可用于研究TAVR术后ARB干预对LVH逆转及临床结局的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:经导管主动脉瓣置换术(TAVR)、左心室肥厚、重度主动脉瓣狭窄。背景与理由:重度主动脉瓣狭窄(AS)对左心室造成慢性压力负荷。为代偿升高的后负荷,左心室心肌增厚,产生左心室肥厚(LVH)。尽管LVH在早期AS中最初作为适应性机制,但长期持续会导致心肌纤维化、左心室顺应性降低和心功能恶化。重度AS合并LVH的患者即使在经导管主动脉瓣置换术(TAVR)或外科主动脉瓣置换术(SAVR)后,预后通常也较差。术后持续存在的LVH及由此导致的心肌纤维化与发病率和死亡率增加密切相关,包括一

【主题与分类】

主题标签:Left Ventricular Hypertrophy、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/NCT07735130

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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

条件:经导管主动脉瓣置换术(TAVR)、左心室肥厚、重度主动脉瓣狭窄。背景与依据 重度主动脉瓣狭窄(AS)会对左心室造成慢性压力负荷。为代偿升高的后负荷,左心室心肌增厚,从而产生左心室肥厚(LVH)。尽管LVH在早期AS中最初作为一种适应性机制,但当其长期持续存在时,会导致心肌纤维化、左心室顺应性降低以及心功能恶化。合并LVH的重度AS患者,即使在接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)或外科主动脉瓣置换术(SAVR)后,通常预后也较差。术后持续存在的LVH及其导致的心肌纤维化,与发病率和死亡率增加密切相关,包括心力衰竭风险增加。使用ACE抑制剂(ACEi)或血管紧张素受体阻滞剂(ARBs)阻断肾素-血管紧张素系统(RAS),已被提出作为一种治疗策略,重度AS患者可能在TAVR后从中获益。

通过抑制血管紧张素II,RAS阻断可能通过阻断血管紧张素II在AS中促进的肥厚信号传导和纤维化,从而减轻术后不良左心室重构。一些初步研究提示RAS阻断剂对瓣膜置换术后LVH消退和左心室功能改善具有有利影响,但当前证据尚不充分,尤其是在伴有LVH的TAVR患者中的数据尤为有限。在RAS阻断剂中,ACEi近期在一项针对接受TAVR患者的小型随机试验中进行了研究,其中约10%的患者因干咳而停用研究药物。因此,ARBITAR试验旨在评估ARB用于重度AS伴LVH患者TAVR术后的临床疗效。目的 评估ARB是否能改善接受TAVR的重度AS伴LVH患者的临床结局和患者症状,并减轻LVH。研究设计

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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