高血压合并阻塞性睡眠呼吸暂停患者的降压与PAP治疗研究(AHPAP)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高血压合并阻塞性睡眠呼吸暂停患者,关联瑞典多个质量登记库数据。研究以2008至2012年间在初级保健登记库中确诊或接受高血压诊断的患者为起点,比较SESAR睡眠呼吸暂停登记库中确诊OSA者按PAP依从性高低分层,与口腔矫治器组、未治疗OSA组及无

基本信息
资源简介
高血压合并阻塞性睡眠呼吸暂停患者的降压与PAP治疗研究(AHPAP)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高血压合并阻塞性睡眠呼吸暂停患者,关联瑞典多个质量登记库数据。研究以2008至2012年间在初级保健登记库中确诊或接受高血压诊断的患者为起点,比较SESAR睡眠呼吸暂停登记库中确诊OSA者按PAP依从性高低分层,与口腔矫治器组、未治疗OSA组及无OSA对照组随访至2021年。主要结局为主要心血管事件或死亡,数据取自国家患者登记库和死因登记库,并按倾向评分匹配已知混杂因素。可用于心血管事件与死亡风险预测及治疗依从性影响分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阻塞性睡眠呼吸暂停、高血压、心脏性死亡、治疗依从性、心力衰竭、卒中。通过使用瑞典个人身份号码,研究者可以合并瑞典多个质量登记库的数据,并将从初级保健登记库(QregPV)中在2008-2012年期间已确诊或新接受高血压诊断的患者开始。研究者将比较在SESAR(瑞典睡眠呼吸暂停登记库)中获得OSA诊断的患者,按PAP高/低依从性分层,与口腔矫治器组、未治疗OSA组以及无OSA对照组进行比较,直至2021年。主要结局变量为主要心血管事件或死亡。结局数据将从国家患者登记库和死因登记库收集。各组将按已知混杂因素的倾向评分进行匹配。次要分析将考虑……
【主题与分类】
主题标签:Obstructive Sleep Apnea、Hypertension、Death, Cardiac、Treatment Compliance、Heart Failure、Stroke。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/NCT05115994
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05115994
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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;
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- 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:阻塞性睡眠呼吸暂停、高血压、死亡、心脏、治疗依从性、心力衰竭、卒中。通过使用瑞典个人身份号码,研究者能够整合瑞典多个质量登记处的数据,并将从2008-2012年期间曾诊断或新诊断高血压的初级保健登记处(QregPV)患者开始。研究者将比较在SESAR(瑞典睡眠呼吸暂停登记处)中获得OSA诊断的患者,按PAP高/低依从性分层,与口内装置组、未治疗的OSA组以及无OSA的对照组进行比较,直至2021年。主要结局变量为主要心血管事件或死亡。结局数据将从国家患者登记处和死因登记处收集。各组将根据已知混杂因素通过倾向评分进行匹配。次要分析将考虑不同降压药物(瑞典处方药登记处,治疗类型;DDD比较)以及高血压实际控制程度(血压水平)对心血管风险的修饰效应。
本研究旨在按血压水平对分析进行分层,以评估在高血压OSA患者中,较低的血压目标值是否能进一步降低心血管风险。这些分析可能会在单独的出版物中报告。假设1. 对高血压OSA患者进行PAP治疗可降低主要心血管事件(MCE)和过早死亡的长期风险。该风险降低受PAP依从性、高血压控制情况和OSA严重程度的影响。2. 在高血压OSA患者中,研究者此前已确定β受体阻滞剂是一类可实现更好血压控制的药物(1)。研究者假设,PAP治疗的OSA患者所获得的任何风险降低均受到所用抗高血压药物类型的影响。3. 较低的血压目标值(即更好的血压控制)可能会降低接受PAP治疗的OSA患者发生心血管事件的风险。
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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