持续气道正压通气治疗急性卒中与阻塞性睡眠呼吸暂停

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为持续气道正压通气(CPAP)在急性卒中合并阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)中的应用,本站归类于循环系统疾病下的心力衰竭方向

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clinicaltrials
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其他预测Stroke, AcuteObstructive Sleep Apnea
Continuous Positive Airway Pressure on Acute Stroke and Obstructive Sleep Apnea

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

持续气道正压通气治疗急性卒中与阻塞性睡眠呼吸暂停

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为持续气道正压通气(CPAP)在急性卒中合并阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)中的应用,本站归类于循环系统疾病下的心力衰竭方向。源站描述指出卒中每年影响 1690 万人,是全球第二大死因,而 OSA 在卒中人群中患病率高达 70%,远高于一般人群,提示识别并治疗 OSA 等可加重卒中的可治疗疾病十分重要。数据可用于研究卒中急性期或亚急性期合并 OSA 患者的呼吸治疗与预后关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Stroke, Acute, Obstructive Sleep Apnea. 卒中每年影响 1690 万人,是全球第二大死因。尽管药物治疗取得进展,卒中的发病率、死亡率和住院率仍然很高。这些数据强调了识别所有可能加重卒中的可治疗疾病的重要性。其中一种疾病是阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。睡眠相关呼吸障碍,包括阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停,常与卒中并存。与一般人群相比,在一般人群中 OSA 是此类呼吸障碍最常见的形式,近期患病率估计为男性 22%、女性 17%,而在卒中人群中,OSA 的患病率要高得多,为 70%。若干针对急性或亚急性期卒中合并 OSA 患者的随机对照试验表明,用

【主题与分类】

主题标签:Stroke, Acute、Obstructive Sleep Apnea。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/NCT04458779

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:脑卒中、急性、阻塞性睡眠呼吸暂停。脑卒中每年影响1690万人,是全球第二大死因。尽管药物治疗取得了进展,但脑卒中的发病率、死亡率和住院率仍然很高。这些数据强调了识别所有可能加重脑卒中的可治疗疾病的重要性。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)就是其中一种。睡眠相关呼吸障碍,包括阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停,常与脑卒中并存。在一般人群中,OSA是此类呼吸障碍最常见的类型,近期患病率估计为男性22%、女性17%;而在脑卒中人群中,OSA的患病率要高得多,达到70%。几项针对急性或亚急性期脑卒中合并OSA患者的随机对照试验表明,使用持续气道正压通气(CPAP)治疗OSA可改善运动和功能结局,加速神经功能恢复。除了改善神经功能结局的益处外,SAVE研究的二次分析提示,CPAP治疗可能有助于减少脑卒中复发。

然而,目前尚无来自随机对照研究的证据证明CPAP治疗可减少心血管或脑血管事件的复发。传统上,心血管或脑血管事件的复发以记录在案的死亡率、发病率或心力衰竭、急性冠脉综合征或卒中的住院作为临床终点。近年来,多项研究表明,左心房(LA)扩大可作为复发性卒中或心血管事件的预测指标。另一方面,越来越多的研究表明,CPAP治疗可缩小OSA患者的左心房大小。值得注意的是,上述所有研究本质上均为观察性或回顾性研究。迄今为止,尚无前瞻性纵向随机对照试验报道CPAP治疗OSA对左心房大小变化的影响。因此,我们

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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