传统双心室起搏与左束支起搏对心力衰竭患者结局的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为传统双心室起搏与左束支起搏对心力衰竭患者结局的影响,属于循环系统疾病中的心力衰竭方向

基本信息
资源简介
传统双心室起搏与左束支起搏对心力衰竭患者结局的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为传统双心室起搏与左束支起搏对心力衰竭患者结局的影响,属于循环系统疾病中的心力衰竭方向。数据覆盖 Heart Failure、Left Bundle-Branch Block、Ischemic Cardiomyopathy、Non-ischemic Dilated Cardiomyopathy、Left Ventricular Dysfunction、Left Ventricular Dyssynchrony、Left Ventricle Remodeling 等主题。可用于比较两种起搏策略在心力衰竭人群中的结局差异,支持疗效评估与预后预测等相关研究(来源 clinicaltr。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心力衰竭、左束支传导阻滞、缺血性心肌病、非缺血性扩张型心肌病、左心室功能障碍、左心室不同步、左心室重构。心力衰竭(HF)是一个快速增长的公共卫生问题,全球估计患病个体超过 3770 万。在发达国家,该疾病影响约 2.0% 的成年人口。在美国,HF 患者占总人口的比例预计将从 2012 年的 2.4% 上升至 2030 年的 3.0%。在俄罗斯联邦,慢性心力衰竭(CHF)的患病率为 10.2%。CHF 的主要病因是冠心病,约占 70.0%,其余 30.0% 为非缺血性心脏病。20 多年的研究已确立心脏再同步化治疗(CRT)在药物难治性、轻度至重度的作用
【主题与分类】
主题标签:Heart Failure、Left Bundle-Branch Block、Ischemic Cardiomyopathy、Non-ischemic Dilated Cardiomyopathy、Left Ventricular Dysfunction、Left Ventricular Dyssynchrony、Left Ventricle Remodeling。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/NCT05769036
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05769036
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:心力衰竭、左束支传导阻滞、缺血性心肌病、非缺血性扩张型心肌病、左心室功能障碍、左心室不同步、左心室重构。心力衰竭(HF)是一个迅速增长的公共卫生问题,据估计全球患病率超过3770万人。在发达国家,该病影响约2.0%的成年人口。在美国,HF患者占总人口的比例预计将从2012年的2.4%上升至2030年的3.0%。在俄罗斯联邦,慢性HF(CHF)的患病率为10.2%。CHF的主要病因是冠心病,约占70.0%,其余30.0%为非缺血性心脏病。超过20年的研究已确立了心脏再同步化治疗(CRT)在药物难治性、轻至重度收缩性HF伴QRS时限和形态异常中的作用。
QRS波延长(≥120 ms)发生于14.0%至47.0%的心力衰竭患者中,而心室传导障碍,最常见的是左束支传导阻滞(LBBB),约见于三分之一的心力衰竭患者,导致心室机械性不同步。针对缺血性心力衰竭(IHF)和非缺血性心力衰竭(NIHF)患者的前瞻性随机研究表明,CRT可转化为长期临床获益,如改善生活质量、提高功能容量、减少心力衰竭住院率及总体死亡率。这些患者被认定为CRT应答者。然而,CRT对70.0%的患者有效,其余30.0%对装置治疗无应答。事实上,双心室CRT导致两个非生理性兴奋波前的融合,并遗留显著的不同步。希氏束起搏(HBP)可作为双心室CRT的替代方案。在HBP过程中,通过促进沿自身希浦系统的传导,实现生理性电机械同步。HBP比双心室CRT能促进更高的心室电再同步。
研究表明,HBP以及传统的双心室CRT均能改善心脏功能。
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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