STEMI患者队列数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ST段抬高型急性心肌梗死(STEMI)患者队列,属于循环系统疾病与心力衰竭分类

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clinicaltrials
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其他预测Myocardial Infarction
Cohort of STEMI Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

STEMI患者队列数据集

Cohort of STEMI Patients 是一个聚焦于ST段抬高型急性心肌梗死(STEMI)患者队列的数据集,收录于本站循环系统疾病 / 心力衰竭分类之下,其来源为 clinicaltrials.gov,主题标签为心肌梗死。该数据集围绕缺血性心脏病中最为常见且致命的临床表现之一——ST段抬高型急性心肌梗死展开,所对应的患者队列可用于观察和研究STEMI患者在再灌注治疗及药物治疗背景下的结局。整体而言,该数据集为理解STEMI患者群体的疾病特征、治疗管理与预后情况提供了一个以患者队列为核心的数据资源,适用于心血管疾病尤其是心肌梗死与心力衰竭相关方向的研究与分析。

【数据集背景】

缺血性心脏病是工业化国家死亡的主要原因,而ST段抬高型急性心肌梗死是其中最常见且最致命的临床表现之一。过去20年间,随着及时再灌注(直接经皮冠状动脉介入治疗)的应用以及药物治疗的显著进展,STEMI的死亡率已下降50%。然而,STEMI后的死亡与心力衰竭发生率仍然居高不下,一年内可高达20%。此外,按照国际指南开展的治疗管理趋于标准化的“一刀切”模式。为了持续改善心肌梗死的结局,需要更好地理解和个体化治疗靶点,例如心肌再灌注损伤、再灌注后炎症、不良左心室重构等。该数据集正是在这一背景下,围绕STEMI患者队列建立,服务于对上述问题的深入认识。

【数据内容】

该数据集的主题标签为心肌梗死,聚焦ST段抬高型急性心肌梗死(STEMI)患者队列,所属分类为循环系统疾病 / 心力衰竭。数据集以患者队列为组织核心,对应源站所描述的STEMI患者群体。关于队列的具体样本量、变量字段、随访时间点、结局指标定义等详细内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中给出的条件为心肌梗死(Myocardial Infarction)。关于具体的采集方式、采集时间范围、纳入与排除标准、数据收集流程等细节,源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与队列定位,该数据集适用于与ST段抬高型急性心肌梗死相关的观察性研究与分析,例如围绕STEMI患者预后、死亡与心力衰竭发生情况、再灌注治疗与药物治疗背景下的结局比较,以及心肌再灌注损伤、再灌注后炎症、不良左心室重构等治疗靶点的探索性研究。结合本站分类,该数据集也可用于循环系统疾病与心力衰竭方向的交叉分析。关于具体的适用研究设计、分析范式或已验证的应用案例,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、访问权限、数据结构说明、变量编码规则及配套分析工具等信息。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量评估信息,包括数据完整性、准确性、缺失情况、偏倚控制及样本代表性等说明。已知的背景性限制在于,STEMI后死亡与心力衰竭发生率仍然较高(一年内可高达20%),且现有治疗管理趋于标准化的“一刀切”模式,这构成了相关数据解读时需要关注的临床背景。关于数据集本身的质量与限制,源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02822638

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:心肌梗死。缺血性心脏病是工业化国家死亡的主要原因。ST段抬高型急性心肌梗死是其最常见且最致命的临床表现之一。过去20年间,随着及时再灌注(直接经皮冠状动脉介入治疗)的出现以及药物治疗的显著进展,STEMI死亡率已降低50%。然而,STEMI后的死亡和心力衰竭发生率仍然较高:一年内高达20%。此外,遵循国际指南的治疗管理已标准化为“一刀切”的治疗模式。为了持续改善心肌梗死的预后,需要更好地理解并个体化治疗靶点,如心肌再灌注损伤、再灌注后炎症、不良左心室(LV)重构……这些知识将使我们能够提出新的治疗策略,并从长远角度朝着个性化医疗迈进。该STEMI患者队列的主要目标是识别新的损伤和预后生物标志物。

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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