HFpEF 慢性外源性酮症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)患者饮用酮饮后的效应研究。源站描述显示研究关注酮饮对运动能力和心脏功能的影响,采用三次访视设计,包括基线资格评估、8 周酮饮或安慰剂饮后访视,以及 8 周后交叉饮用另一种饮品的访视

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其他回归Heart Failure, Diastolic
Chronic Exogenous Ketosis in HFpEF

基本信息

模态
其他
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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

HFpEF 慢性外源性酮症研究

该数据集英文名为 Chronic Exogenous Ketosis in HFpEF,来源于 clinicaltrials.gov,本站将其归类于循环系统疾病 / 心力衰竭。数据集聚焦射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)患者饮用酮饮后的效应研究。源站描述显示,研究关注酮饮对运动能力和心脏功能的影响,采用三次访视设计,包括基线资格评估、8 周酮饮或安慰剂饮后访视,以及 8 周后交叉饮用另一种饮品的访视。数据集主题标签涵盖射血分数保留的心力衰竭、射血分数正常的心力衰竭以及舒张性心力衰竭。该数据集适合用于了解 HFpEF 人群在酮饮干预下的运动与心脏功能相关研究设计信息。

【数据集背景】

该数据集对应的临床研究针对射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)患者。源站描述指出,HFpEF 患者常存在运动困难,研究的目标是了解酮饮是否会改变患者的运动能力,并测试酮饮对运动及心脏功能的影响。研究涉及的疾病条件包括射血分数保留的心力衰竭(HFPEF)、射血分数正常的心力衰竭以及舒张性心力衰竭。数据集主题标签与上述疾病条件一致,便于在循环系统疾病 / 心力衰竭分类下检索与识别。

【数据内容】

源站描述显示,该研究包含三次访视:一次基线访视用于评估研究资格;一次访视在饮用酮饮或安慰剂饮 8 周后进行;另一次访视在参与者交叉饮用另一种饮品 8 周后进行。研究关注的核心内容包括酮饮对运动能力的影响以及对心脏功能的影响。关于数据集的具体字段、变量类型、样本量、受试者人口学信息、结局指标的具体测量方式与数值,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述说明了研究的设计框架,即基线资格评估加上两个 8 周干预阶段的交叉设计,干预饮品为酮饮或安慰剂饮。关于数据采集的具体机构、采集地点、采集时间范围、数据收集流程与质量控制措施,源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于了解 HFpEF 患者饮用酮饮后运动能力与心脏功能效应的临床研究设计信息,适合关注心力衰竭、特别是射血分数保留的心力衰竭与舒张性心力衰竭研究方向的人员参考。也可用于识别该研究的三次访视结构与交叉饮用酮饮或安慰剂饮的安排。关于该数据集在二次分析、模型训练或其他具体应用场景中的适用性,源站未提供。

【使用方法】

源站描述仅呈现了研究目的与访视安排,未提供数据访问方式、下载格式、字段说明或分析操作指南。关于如何使用该数据集进行检索、提取或分析,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的源站描述,描述了研究条件、研究目标与访视设计。关于数据完整性、准确性、样本量、缺失情况、偏倚控制以及研究结果的统计显著性,源站未提供。使用时应以源站描述所呈现的研究设计信息为限,不宜外推未提及的结论。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可条款与使用限制,源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06937320

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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:射血分数保留的心力衰竭(HFPEF)、射血分数正常的心力衰竭、舒张性心力衰竭。本临床研究的目标是测试酮饮料对射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)患者的影响,包括对运动和心脏功能的影响。HFpEF患者通常运动困难,我们的目标是了解酮饮料是否会改变患者的运动能力。本研究共有三次访视,包括一次评估研究资格的基线访视,以及两次访视(一次在饮用酮饮料或安慰剂饮料8周后,另一次在参与者饮用第一次未获得的饮料8周后)。

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

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