内科转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTR-CA)患者回顾性队列描述

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为内科转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTR-CA)患者的回顾性队列描述,本站归类于循环系统疾病/心力衰竭

University Hospital, Strasbourg, FranceUniversity Hospital, Strasbourg, France
clinicaltrials
浏览 11
蛋白质分类Cardiac Amyloidosis
Description of a Retrospective Cohort of Patients With Transthyretin Cardiac Amyloidosis (ATTR-CA) in Internal Medicine

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

内科转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTR-CA)患者回顾性队列描述

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为内科转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTR-CA)患者的回顾性队列描述,本站归类于循环系统疾病/心力衰竭。源站描述指出,2024 年 TTR 心脏淀粉样变性患病率难以精确确定,长期因缺乏有效治疗和无创诊断方法而被低估;ATTRwt 患病率估计为每百万人年 155 至 191 例,发病率每百万人年 36 例,且随年龄增长而升高。最常见表现为射血分数保留的心力衰竭,自然病程进展为限制性心脏病,诊断至首次心脏症状中位时间 39 个月,法国中位生存约 3.5 年(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心脏淀粉样变性。2024 年,TTR 心脏淀粉样变性的患病率难以精确确定。事实上,由于缺乏有效治疗和无创诊断方法,该病长期被诊断不足。ATTRwt 的患病率估计为每百万人年 155 至 191 例,发病率为每百万人年 36 例。发病率和患病率均随年龄增长而增加。TTR 心脏淀粉样变性最常见的表现是射血分数保留的心力衰竭(LVEF)。TTR 心脏淀粉样变性的自然病程是进展为限制性心脏病,并伴有上述所有并发症。从诊断到首次出现心脏症状的中位时间为 39 个月。目前,法国的中位生存期约为 3.5 年,但生存期似乎正在改善,死亡率为

【主题与分类】

主题标签:Cardiac Amyloidosis。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/NCT06907836

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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:心脏淀粉样变性。2024年,TTR心脏淀粉样变性的患病率难以精确确定。事实上,由于缺乏有效治疗和无创诊断方法,该病长期以来诊断不足。ATTRwt的患病率估计为每百万人年155至191例,发病率为每百万人年36例。发病率和患病率均随年龄增长而增加。TTR心脏淀粉样变性最常见的表现为射血分数保留的心力衰竭(LVEF)。TTR心脏淀粉样变性的自然病程为进展为限制性心脏病,并伴有上述所有并发症。从诊断到首次出现心脏症状的中位时间为39个月。目前,法国的中位生存期约为3.5年,但生存期似乎正在改善,2002年至2006年间30个月死亡率为73.5%,而2017年至2022年间60个月死亡率为15%。被诊断为TTR心脏淀粉样变性的患者数量似乎正在增加。绝大多数现有数据涉及在心脏科接受治疗的患者。

然而,TTR心脏淀粉样变性的问题关乎所有照顾心力衰竭患者的专科医生,尤其是在内科,因为急诊科收治的此类患者数量众多,其中很大一部分患者遭受心脏失代偿的困扰。

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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