改善UOHI设备门诊射血分数降低患者的目标导向药物治疗:一项QI举措(VIGILANT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭患者的目标导向药物治疗(GDMT)依从性优化。项目在University of Ottawa Heart Institute(UOHI)设备门诊开展,分三阶段进行:第一阶段回顾600例连续植入式心律转复除颤器(ICD)患者病历,以确定射血

Ottawa Heart Institute Research CorporationOttawa Heart Institute Research Corporation
clinicaltrials
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文本分类Heart Failure
Improving Goal Directed Medical Therapy for Device Clinic Patients With Reduced EF at UOHI: a QI Initiative (VIGILANT)

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

改善UOHI设备门诊射血分数降低患者的目标导向药物治疗:一项QI举措(VIGILANT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭患者的目标导向药物治疗(GDMT)依从性优化。项目在University of Ottawa Heart Institute(UOHI)设备门诊开展,分三阶段进行:第一阶段回顾600例连续植入式心律转复除颤器(ICD)患者病历,以确定射血分数降低患者的当前GDMT依从率;第二阶段通过心衰门诊与护士主导的算法路径协作,识别适合药物优化的患者并指导治疗。数据可用于分析GDMT依从现状、评估质量改进干预效果,以及研究心衰设备门诊患者的用药优化路径(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。这项质量改进举措的目标是优化在University of Ottawa Heart Institute(UOHI)设备门诊就诊的心力衰竭(HF)患者的目标导向药物治疗(GDMT)依从性。GDMT依从率据报道低至45%,而最近一项加拿大调查估计依从率低至15%。该项目将分3个阶段进行。第一阶段旨在确定通过设备门诊就诊的心力衰竭患者的GDMT依从率。将审查600例连续植入式心律转复除颤器(ICD)患者的病历,以确定射血分数(EF)降低患者的当前GDMT依从率。在第二阶段,目标是通过HF门诊与护士主导的基于算法的路径之间的协作来优化GDMT,以识别适合药物优化的患者并指导治

【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/NCT05085249

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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

病症:心力衰竭。本质量改进项目的目标是在渥太华大学心脏研究所(UOHI)器械门诊就诊的心力衰竭(HF)患者中,优化目标导向药物治疗(GDMT)的依从性。据报道,GDMT依从性低至45%,而近期一项加拿大调查估计依从性低至15%。该项目将分3个阶段进行。第1阶段旨在确定通过器械门诊就诊的心力衰竭患者中GDMT的依从率。将审查600例连续植入型心律转复除颤器(ICD)患者的病历,以确定射血分数(EF)降低患者中GDMT的当前依从率。在第2阶段,目标是通过心力衰竭门诊与基于护士运行算法的路径之间的协作来优化GDMT,以识别适合药物优化的患者,并通过信函指导其心力衰竭的最主要负责医生(MRP)(初级保健医生、心脏病专家或心力衰竭医生)。最终目标是改善在该研究所就诊患者的生活质量。

在第3阶段,将每6个月重新评估依从率,以评估该患者群体中GDMT的改善情况。在第1阶段(建立基线药物依从性),将使用PACeART和EPIC数据库审查600名连续ICD患者的病历。计算GDMT依从率。为本研究之目的,对于ICD门诊就诊时EF < 40%的患者,GDMT定义为:1. NHYA I级且使用ACE-I/ARB或ARNI+BB+MRA+SGL2,或2. NYHA II级或以上且使用ARNI+BB+MRA+SGL2。ACE-I指血管紧张素转换酶抑制剂药物,ARB指血管紧张素II受体阻滞剂药物,ARNI指血管紧张素受体脑啡肽酶抑制剂药物,BB指β受体阻滞剂药物,MRA指醛固酮受体拮抗剂药物,SGL2指钠-葡萄糖协同转运蛋白-2抑制剂药物。在第2阶段(药

数据加载示例(图像类)

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# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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