肾功能与症状负担对地高辛疗效与安全性的影响:DIG 试验的事后亚组分析

该数据集来自 Digitalis Investigation Group (DIG) 试验的事后亚组分析,考察不同肾功能水平(以血清肌酐衡量)与症状负担如何影响慢性心力衰竭患者地高辛治疗的疗效与毒性

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其他分类Medicine, Health and Life SciencesDigoxinDigitalisChronic Heart FailureRenal FunctionCreatinineToxicityPost-Hoc Analysis
Impact of Renal Function and Symptom Burden on Digoxin Efficacy and Safety: A Post-Hoc Subgroup Analysis of the DIG Trial

基本信息

模态
其他
大小
0.001693576 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17
版本
1.0

资源简介

肾功能与症状负担对地高辛疗效与安全性的影响:DIG 试验的事后亚组分析

Impact of Renal Function and Symptom Burden on Digoxin Efficacy and Safety: A Post-Hoc Subgroup Analysis of the DIG Trial

该数据集来自 Digitalis Investigation Group (DIG) 试验的事后亚组分析,考察不同肾功能水平(以血清肌酐衡量)与症状负担如何影响慢性心力衰竭患者地高辛治疗的疗效与毒性。分析将患者按肾功能分为三类,关注全因死亡、症状数量、心力衰竭住院及疑似地高辛毒性等结局,可用于研究肾功能受损且伴低钾血症与症状加重患者的风险-获益特征(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集伴随一项 Digitalis Investigation Group (DIG) 试验的事后亚组分析,该分析作为 Harvard Medical School (GCSRT) 的作业完成,我们在此考察不同水平的肾功能(以血清肌酐衡量)和症状负担如何影响地高辛治疗在慢性心力衰竭患者中的疗效与毒性。该分析将患者分为三个肾功能类别,并研究全因死亡、症状数量、心力衰竭住院和疑似地高辛毒性等结局。这项工作填补了原 DIG 试验已发表亚组分析中的一个显著空白,并就地高辛在肾功能受损且伴低钾血症和症状加重的患者中的风险-获益特征提供了新的临床见解。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Digoxin、Digitalis、Chronic Heart Failure、Renal Function、Creatinine、Toxicity、Post-Hoc Analysis。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/ZHYHY5

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源站:https://doi.org/10.7910/dvn/zhyhy5

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 1.7 MB。

数据说明

本数据集伴随一项对地高辛研究组(DIG)试验的事后亚组分析,该分析作为哈佛医学院(GCSRT)的作业完成。在此,我们考察了不同程度的肾功能(以血清肌酐衡量)和症状负担如何影响地高辛治疗在慢性心力衰竭患者中的疗效与毒性。该分析将患者分为三个肾功能类别,并研究全因死亡率、症状数量、心力衰竭住院及疑似地高辛毒性等结局。本工作填补了原始DIG试验已发表亚组分析中的一个重要空白,并就地高辛在肾功能受损、血钾水平低且症状加重的患者中的风险-获益特征提供了新的临床见解。

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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