溴隐亭对围产期心肌病临床结局的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦围产期心肌病与产后人群,研究溴隐亭治疗对心肌恢复的影响。研究计划纳入200名产后5个月内新诊断的围产期心肌病患者,随机接受标准心衰治疗加安慰剂或加8周溴隐亭治疗,并在入组时及第6、12个月通过超声心动图评估LVEF

基本信息
资源简介
溴隐亭对围产期心肌病临床结局的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦围产期心肌病与产后人群,研究溴隐亭治疗对心肌恢复的影响。研究计划纳入200名产后5个月内新诊断的围产期心肌病患者,随机接受标准心衰治疗加安慰剂或加8周溴隐亭治疗,并在入组时及第6、12个月通过超声心动图评估LVEF。数据可用于分析药物干预与心功能恢复、临床结局之间的关联,支持心衰领域的预测建模与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Peripartum Cardiomyopathy, Postpartum。该研究将纳入200名产后5个月内新诊断的围产期心肌病女性,开展溴隐亭治疗的随机试验,以评估其对心肌恢复的影响。所有女性均需在知情同意前4周内进行LVEF评估,显示LVEF < 或 = 0.40。母乳喂养队列中的女性需在知情同意前8周内具有合格的LVEF < 0.40。入组时,她们将接受超声心动图LVEF评估,并在研究入组后第6个月和第12个月重复进行。随机试验中的受试者将被随机分配至心力衰竭标准药物治疗加安慰剂,或标准治疗加8周溴隐亭(2.5 mg每日两次,持续2周,然后2.5 mg每日一次,持续6周)。目前未接受抗凝治疗的接受溴隐亭的女性也将 r
【主题与分类】
主题标签:Peripartum Cardiomyopathy, Postpartum。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/NCT05180773
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05180773
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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:围产期心肌病、产后。该研究将纳入200名产后5个月内新诊断为围产期心肌病的女性,进行一项溴隐亭治疗的随机试验,以评估其对心肌恢复的影响。所有女性将在知情同意前4周内进行LVEF评估,显示LVEF≤0.40。母乳喂养队列中的女性将在知情同意前8周内具有符合条件的LVEF<0.40。入组时,她们将接受超声心动图LVEF评估,并在研究入组后6个月和12个月时重复进行。随机试验中的受试者将被随机分配至心力衰竭标准药物治疗加安慰剂组,或标准治疗加8周溴隐亭组(2.5 mg每日两次,持续2周,随后2.5 mg每日一次,持续6周)。目前未接受抗凝治疗的接受溴隐亭的女性还将接受利伐沙班10 mg每日一次、持续8周的预防性抗凝治疗。主要分析将比较入组后6个月时接受标准治疗加溴隐亭的女性与接受标准治疗加安慰剂的女性之间的LVEF(控制初始基线LVEF)。
次要终点将分析随机化后12个月时两个治疗组的LVEF。此外,受试者将在随机化后被随访长达3年,并按治疗组比较无重大事件生存率(无心脏移植或永久性LVAD植入)和无心力衰竭住院生存率。溴隐亭的益处理论上与抑制催乳素分泌有关。母乳喂养会增加催乳素水平,而继续母乳喂养是否会影响围产期心肌病女性的心肌恢复仍不清楚。由于溴隐亭会阻止母乳喂养,希望继续母乳喂养的女性被排除在随机试验之外。最多50名符合所有其他标准但因打算继续母乳喂养而被排除在REBIRTH试验之外的女性将被纳入
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




