EOSS-ATTR 研究：基于 eHealth 的 ATTR-CM 手术支持系统

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06499064

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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

疾病：心力衰竭、淀粉样变性心肌病、野生型ATTR淀粉样变性、ATTR基因突变。背景与依据：转甲状腺素蛋白相关淀粉样变性（ATTR）-心肌病（CM）的早期诊断及优化治疗对于改善这些患者的预后至关重要。为了实施个性化且以患者为中心的ATTR-CM管理，必须将新的先进诊断和监测工具与现有工具相结合。在这方面，基于电子健康（eHealth）的解决方案近年来已逐渐被纳入慢性病患者（例如心力衰竭[HF]患者等）的随访中。目的：本研究的主要目的是通过采用多学科、跨领域的模式，利用新的数字技术并优化工作流程（基于eHealth的医疗管理），来改善ATTR-CM患者的诊疗、诊断和监测过程。

本研究的主要目标将是比较使用基于移动健康的数字工具（mHealth）进行随访和监测的患者与接受标准随访（常规护理[UC]）的患者在患者报告结局指标（PROMs）方面的变化，如自我护理和生活质量（QoL）。关键次要目标将包括患者报告体验指标（PREMs）的变化、事件的发生情况等，在接受和未接受基于移动健康的ATTR管理患者之间进行比较。方法学：eOSS-ATTR研究将分为2个阶段：i）#第一阶段：数字平台的设计、实施和临床前评估；ii）#第二阶段：随后的临床评估阶段。临床阶段（#第二阶段）将是一项单中心、概念验证、前瞻性、随机、对照、开放标签和盲法终点裁决试验，旨在通过远程每日远程监测体征和症状以及使用视频会议进行远程结构化随访，评估基于移动健康的综合管理方案对ATTR-CM所致心衰患者在PROMs、PREMs和临床事件方面的影响。关于#第一阶段，拟推进MA

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。