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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

中国PEACE 5p-HF研究

China PEACE 5p-HF Study 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的心力衰竭研究数据集，聚焦于中国以心力衰竭为主要住院原因的患者人群。该数据集覆盖中国 50 家医院连续入组的患者，并在基线住院期间以及出院后 1、6、12 个月开展访谈随访，采集人口学、社会经济状况、心血管危险因素、临床特征、治疗、院内结局、生活质量、功能与精神状态以及随访期临床结局等多方面信息。按照本站分类，该数据集归属于循环系统疾病下的心力衰竭方向，主题标签为 Heart Failure。该数据集可为心力衰竭住院患者的临床特征、诊疗实践与结局研究提供多时点、多中心的数据基础。

【数据集背景】

心力衰竭是循环系统疾病的重要类型，住院患者的管理与结局受到广泛关注。China PEACE 5p-HF Study 针对以心力衰竭作为主要住院原因的患者开展研究，入组范围覆盖中国各地 50 家医院，采用连续入组的方式纳入患者。该数据集在 clinicaltrials.gov 登记，本站将其归类于循环系统疾病 / 心力衰竭方向，主题标签为 Heart Failure。其设计目标在于围绕心力衰竭住院患者，从基线住院到出院后一年内多个时间点系统采集信息，形成对患者临床特征、治疗实践与结局的纵向观察数据。

【数据内容】

数据集所涵盖的信息以患者访谈与随访采集为主。基线阶段，即心力衰竭索引住院期间，采集内容包括人口学信息、社会经济状况、心血管危险因素、临床特征、治疗情况、院内结局，以及一般生活质量与疾病特异性生活质量、功能状态和精神状态。随访阶段，在出院后 1、6、12 个月进行，采集随访期的临床结局信息。源站描述在随访信息处未完整呈现，随访采集的具体结局条目以源站完整描述为准。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究对象为在 50 家分布于中国各地的医院中，以心力衰竭为主要住院原因连续入组的患者。访谈安排为：基线访谈在心力衰竭索引住院期间完成；出院后 1、6、12 个月进行随访访谈。随访期间，研究者要求参与者返回医院接受面对面访谈；仅在面对面访谈不可行时，才采用电话随访方式。数据由站点研究者按上述时点组织采集。

【适用场景】

基于其多中心连续入组与多时点随访的设计，该数据集适用于心力衰竭住院患者相关的研究场景，例如描述中国多医院环境下心衰住院患者的人口学与 socioeconomic 状况、心血管危险因素分布、临床特征与治疗情况，分析院内结局，评估一般与疾病特异性生活质量、功能与精神状态，以及观察出院后 1、6、12 个月的临床结局变化。也可用于支持围绕心衰住院诊疗实践与患者结局的观察性研究。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02878811

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/NCT02878811

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：心力衰竭。本研究将连续纳入中国各地50家医院中以心力衰竭为主要住院原因的患者。参与者将在基线（即心力衰竭指数住院期间）以及出院后1个月、6个月和12个月接受访谈。在随访期间，参与者将被指示返回医院接受 site investigators 的访谈。仅在无法进行面对面访谈时才会进行电话随访。在基线时，将对参与者进行访谈，以收集有关人口统计学、社会经济状况、心血管危险因素、临床特征、治疗、院内结局、一般及疾病特异性生活质量、功能和精神状态的详细信息；在随访期间，研究者将收集有关临床结局事件、长期治疗、功能、生活质量、症状以及康复期医疗保健的信息。研究者将在指数住院期间和随访期间收集血液和尿液样本。

本研究将考察一系列可能影响心衰（HF）后患者康复的因素。将根据研究结果建立实用指南、质量评价体系和风险模型，以改善未来患者的预后。

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