TIPS/DIPS术后心力衰竭发生率及相关因素

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 TIPS 或 DIPS 术后心力衰竭的发生率及其相关因素。TIPS/DIPS 可急性增加静脉回流与心脏前负荷,可能暴露亚临床心功能障碍,术后心衰发生率报道为 0-25%,反映患者选择异质性与前瞻性数据缺乏

Institute of Liver and Biliary Sciences, IndiaInstitute of Liver and Biliary Sciences, India
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其他预测Liver Diseases
Incidence of Post TIPS/DIPS Heart Failure and the Factors Associated With Post-TIPS/DIPS Heart Failure.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

TIPS/DIPS术后心力衰竭发生率及相关因素

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 TIPS 或 DIPS 术后心力衰竭的发生率及其相关因素。TIPS/DIPS 可急性增加静脉回流与心脏前负荷,可能暴露亚临床心功能障碍,术后心衰发生率报道为 0-25%,反映患者选择异质性与前瞻性数据缺乏。已知预测因素包括术前 BNP/NT-proBNP 升高、舒张功能障碍(E/e' >10、LAVI >34 mL/m²)、GLS 受损及右侧压力升高,但多数证据来自回顾性研究且定义不一致。该数据可用于心衰风险预测与相关因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Liver Diseases。创建经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)或直接肝内门体分流术(DIPS)会导致静脉回流和心脏前负荷急性增加。这些手术是难治性腹水、静脉曲张出血、胸腔积液和 Budd-Chiari 综合征的既定疗法,它们可能揭示亚临床心功能障碍。TIPS 后心力衰竭的发生率差异很大,从 0-25% 不等,反映了患者选择的异质性以及缺乏前瞻性数据。已描述了几种预测因素——包括术前 BNP/NT-proBNP 升高、舒张功能障碍(E/e' >10、LAVI >34 mL/m²)、GLS 受损和右侧压力升高——但大多数证据来自定义不一致的回顾性研究。这项在 ILBS 进行的单中心前瞻性队列研究旨在确定心力衰竭的真实发生率

【主题与分类】

主题标签:Liver Diseases。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/NCT07880639

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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

条件:肝病。经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)或直接肝内门体分流术(DIPS)的建立会导致静脉回流和心脏前负荷急性增加。这些手术是难治性腹水、静脉曲张出血、胸腔积液和Budd-Chiari综合征的既定疗法,但它们可能揭示亚临床心脏功能障碍。TIPS术后心力衰竭的发生率差异很大,从0-25%不等,反映了患者选择的异质性和缺乏前瞻性数据。已报道了若干预测因素——包括术前BNP/NT-proBNP升高、舒张功能障碍(E/e’ >10,LAVI >34 mL/m²)、GLS受损以及右侧压力升高——但大多数证据来自回顾性研究,定义不一致。这项在ILBS进行的单中心前瞻性队列研究旨在确定TIPS/DIPS术后6个月内心力衰竭的真实发生率,并利用全面的临床、生化、超声心动图和侵入性血流动力学参数来确定独立预测因素。

心力衰竭是一种临床综合征,其症状和/或体征由结构和/或功能性心脏异常引起,并由利钠肽水平升高和/或肺循环或体循环淤血的客观证据所证实。在超声心动图参数中,TIPS术后收缩功能将考虑GLS<18,舒张功能将考虑平均E/e’ > 15。若舒张功能恶化,舒张功能障碍分级升高(通过E/A测量)将被视为TIPS术后恶化。基于假设5%事件率的样本量计算,共将纳入127名患者。研究结果将有助于建立临床适用的预测模型,以指导TIPS术前心脏风险分层并优化患者选择,从而降低发病率并改善预后。

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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