延长疗程低剂量阿哌沙班预防高危诱发性静脉血栓栓塞复发

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦诱发性静脉血栓栓塞(VTE)高危患者的抗凝管理,涉及深静脉血栓(DVT)与肺栓塞(PE)

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clinicaltrials
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表格预测Deep Vein ThrombosisPulmonary EmbolismVenous Thromboembolism
Extended-Duration Low-Intensity Apixaban to Prevent Recurrence in High-Risk Patients With Provoked Venous Thromboembolism

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

延长疗程低剂量阿哌沙班预防高危诱发性静脉血栓栓塞复发

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦诱发性静脉血栓栓塞(VTE)高危患者的抗凝管理,涉及深静脉血栓(DVT)与肺栓塞(PE)。源站描述指出,诱发性 VTE 传统上被视为短暂急性疾病,仅需有限疗程抗凝,但近年发现该人群异质,部分患者存在持续性诱发风险因素,如肥胖、制动、动脉粥样硬化性心血管疾病、心力衰竭、慢性肺病、慢性肾病及炎症性疾病。数据可用于研究延长疗程低剂量阿哌沙班对预防 VTE 复发的预测与评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:深静脉血栓、肺栓塞、静脉血栓栓塞。诱发性静脉血栓栓塞(VTE)传统上被认为是一种短暂的急性疾病,需要有限疗程的抗凝治疗。在大手术、大创伤或制动期后发生深静脉血栓(DVT)或肺栓塞(PE)的患者,通常接受为期3个月的限时抗凝治疗。然而,诱发性VTE患者近来被认为是一个异质性人群,由具有短暂诱发风险因素和持续诱发风险因素的患者组成(1)。诱发性VTE中常见的风险因素,如肥胖、制动、动脉粥样硬化性心血管疾病、心力衰竭、慢性肺病、慢性肾病和炎症性疾病,往往促成持久而非短暂的风险。此外,流行病学s

【主题与分类】

主题标签:Deep Vein Thrombosis、Pulmonary Embolism、Venous Thromboembolism。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/NCT04168203

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    • 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:深静脉血栓形成、肺栓塞、静脉血栓栓塞症。诱发性静脉血栓栓塞症(VTE)传统上被视为一种短暂的急性疾病,需要有限疗程的抗凝治疗。大手术后、严重创伤或长期制动后发生深静脉血栓形成(DVT)或肺栓塞(PE)的患者,通常接受为期3个月的限时抗凝治疗。然而,近年来人们认识到诱发性VTE患者是一个异质性群体,包括具有短暂诱发因素和持续诱发因素的患者(1)。诱发性VTE中常见的危险因素,如肥胖、制动、动脉粥样硬化性心血管疾病、心力衰竭、慢性肺病、慢性肾病和炎症性疾病,往往导致持续性而非短暂性风险。此外,流行病学研究(8,9)和随机临床试验EINSTEIN CHOICE(3)表明,VTE最好被描述为一种伴有周期性复发的慢性疾病。

一项具有里程碑意义的丹麦国家登记分析表明,发生诱发性或非诱发性VTE的患者在随后30年内复发风险增加,且复发性PE导致死亡率升高(10)。虽然非诱发性VTE(也称为特发性;非诱发性意味着无法确定VTE的直接触发因素)10年内的VTE复发率为30-50%,但诱发性事件后10年内约有20%的患者发生复发性事件(诱发性VTE定义为术后、重大创伤后、住院后,或与妊娠、激素避孕/替代治疗或制动相关)(11-13)。基于这些数据,诱发性VTE患者代表了一个易发生VTE复发的人群,尤其是在从初始(急性)治疗阶段过渡到慢性治疗阶段时,此时大多数患者会停用抗凝治疗。EINSTEIN CHOICE试验最近评估了

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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