女性心力衰竭:流行病学与预后洞察
该数据集针对心力衰竭,经集中加密电子病例报告表采集。基线涵盖人口学、心血管危险因素与合并症、既往史和用药、性别特异性生殖暴露、索引发作特征及实验室、心电、超声、磁共振和冠脉造影等检查;出院治疗按药物类别和剂量带记录,采集功能与抑郁量表

基本信息
资源简介
女性心力衰竭:流行病学与预后洞察
该数据集针对心力衰竭,经集中加密电子病例报告表采集。基线涵盖人口学、心血管危险因素与合并症、既往史和用药、性别特异性生殖暴露、索引发作特征及实验室、心电、超声、磁共振和冠脉造影等检查;出院治疗按药物类别和剂量带记录,采集功能与抑郁量表。随访记录功能分级、检查、治疗、急诊、住院、转诊、生命状态与死因。各中心预先声明筛查框架并维护筛查日志控制选择偏倚,报参与率(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心力衰竭。数据通过集中式、加密的电子病例报告表收集。基线变量包括人口统计学资料、心血管危险因素和合并症、既往心脏病史和既往用药;性别特异性生殖暴露(妊娠和分娩次数、子痫前期、子痫或 HELLP 综合征、妊娠期高血压和妊娠期糖尿病、早产、宫内生长受限或小于胎龄儿、围产期心肌病、复发性流产、绝经状态和绝经年龄、激素替代治疗、多囊卵巢综合征和子宫内膜异位症);索引发作的临床特征;实验室、心电图和超声心动图数据;心脏磁共振、冠状动脉造影及其他检查(如实施);出院时按药物类别和剂量段记录的治疗;以及 Barthel 指数、Pfeiffer 问卷、5 项老年抑郁量表和 12 项 Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire。每次随访时记录以下内容:功能分级、针对残余淤血的体格检查、体重和血压、实验室检查和心电图、有临床指征时的超声心动图、当前治疗及剂量、耐受性和不良反应、急诊科就诊和日间病房治疗、因心力衰竭、其他心血管原因和非心血管原因住院、转诊至心脏康复和转诊接受高级治疗。全程记录生存状态和死亡原因。功能量表在 12 个月时重复评估。为记录和控制选择偏倚,每个研究中心提前声明固定的筛查框架,并维护筛查日志,记录筛查的女性人数、确认合格的人数、入组人数以及未入组的合格女性人数及原因。参与率将按研究中心报告。计划中的
【主题与分类】
主题标签:Heart Failure。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/NCT07847983
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07847983
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:心力衰竭。数据通过集中式、加密的电子病例报告表收集。基线变量包括人口统计学资料、心血管危险因素和合并症、既往心脏病史和既往用药;性别特异性生殖暴露(妊娠和分娩次数、子痫前期、子痫或 HELLP 综合征、妊娠期高血压和妊娠期糖尿病、早产、宫内生长受限或小于胎龄儿、围产期心肌病、复发性流产、绝经状态和绝经年龄、激素替代治疗、多囊卵巢综合征和子宫内膜异位症);索引发作的临床特征;实验室、心电图和超声心动图数据;心脏磁共振、冠状动脉造影及其他检查(如实施);出院时按药物类别和剂量段记录的治疗;以及 Barthel 指数、Pfeiffer 问卷、5 项老年抑郁量表和 12 项 Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire。每次随访时记录以下内容:功能分级、针对残余淤血的体格检查、体重和血压、实验室检查和心电图、有临床指征时的超声心动图、当前治疗及剂量、耐受性和不良反应、急诊科就诊和日间病房治疗、因心力衰竭、其他心血管原因和非心血管原因住院、转诊至心脏康复和转诊接受高级治疗。全程记录生存状态和死亡原因。功能量表在 12 个月时重复评估。为记录和控制选择偏倚,每个研究中心提前声明固定的筛查框架,并维护筛查日志,记录筛查的女性人数、确认合格的人数、入组人数以及未入组的合格女性人数及原因。参与率将按研究中心报告。计划中的
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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