法国海外省与本土心力衰竭远程监测数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,基于 Satelia® Cardio 心力衰竭远程监测项目常规收集的数据,为回顾性、多中心比较队列分析

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clinicaltrials
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表格分类Heart Failure
Heart Failure Telemonitoring Across French Overseas Departments and Mainland France

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

法国海外省与本土心力衰竭远程监测数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,基于 Satelia® Cardio 心力衰竭远程监测项目常规收集的数据,为回顾性、多中心比较队列分析。纳入 2018 年 8 月 28 日至 2026 年 7 月 6 日期间入组的成年心力衰竭患者,按随访中心地理位置分为海外省队列(Martinique、Guadeloupe、La Réunion 十家中心)与法国本土比较队列,最终纳入 32,380 例患者。评估变量包括年龄、性别、NYHA 功能分级、LVEF、心衰病因、心血管危险因素与合并症、监测模式与频率,可用于心衰远程监测的地理差异比较与预后相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心力衰竭。本研究是一项回顾性、多中心比较队列分析,基于 Satelia® Cardio 心力衰竭远程监测项目常规收集的数据。2018 年 8 月 28 日至 2026 年 7 月 6 日期间入组该项目的所有成年心力衰竭患者均符合纳入条件。参与者根据负责其随访的中心的地理位置进行分类。海外省队列包括在 Martinique、Guadeloupe 和 La Réunion 十家中心随访的患者,而比较队列包括在法国本土随访的患者。无法确定随访中心的患者被排除,最终留下 32,380 例患者进行分析。评估的变量包括年龄、性别、NYHA 功能分级、LVEF、心力衰竭病因、心血管危险因素和合并症、监测模式和频率,

【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/NCT07855471

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07855471

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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。本研究是一项回顾性、多中心比较队列分析,基于Satelia® Cardio心力衰竭远程监测项目常规收集的数据。所有于2018年8月28日至2026年7月6日期间纳入该项目的成年心力衰竭患者均符合纳入条件。参与者根据负责其随访的中心所在 geographic location 进行分类。海外队列包括在Martinique、Guadeloupe和La Réunion十个中心随访的患者,而比较队列包括在法国本土随访的患者。无法确定随访中心的患者被排除,最终纳入32,380名患者进行分析。评估的变量包括年龄、性别、NYHA功能分级、LVEF、心力衰竭病因、心血管危险因素和合并症、监测模式和频率、问卷依从性、触发的警报、随访时长、指南导向的药物治疗、随访状态以及终止原因。

根据治疗类别对指南导向的药物治疗进行评估,包括β受体阻滞剂、血管紧张素转换酶抑制剂、血管紧张素受体阻滞剂、血管紧张素受体-脑啡肽酶抑制剂、盐皮质激素受体拮抗剂以及钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂。若在随访期间任何时间记录了某一治疗类别的至少一次处方,则认为患者暴露于该治疗类别。同时评估三类和四类GDMT;四类GDMT表示已记录暴露于所有四种基础治疗类别,并不要求在单一时间点同时使用。NYHA分级、LVEF和心力衰竭病因的分析仅限于有可用数据的参与者。此外,还根据左心室射血分数类别对指南导向的药物治疗进行评估。

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。

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