低强度耳屏刺激治疗急性失代偿性心力衰竭

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为低强度耳屏刺激(LLTS)在急性失代偿性心力衰竭(ADHF)中的应用

University of OklahomaUniversity of Oklahoma
clinicaltrials
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时间序列Acute Decompensated Heart Failure
Low Level Tragus Stimulation in Acute Decompensated Heart Failure

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

低强度耳屏刺激治疗急性失代偿性心力衰竭

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为低强度耳屏刺激(LLTS)在急性失代偿性心力衰竭(ADHF)中的应用。源站描述指出 ADHF 是致病和致死的重要原因,与全身炎症增加及不良结局相关,交感神经活动增强与炎症有关;既往抗炎药物对心血管结局无显著影响,而经耳屏的低强度迷走神经刺激是一种非侵入性调节自主神经张力及炎症的方式,可能产生相同的神经调节效果。数据可用于研究 ADHF 的神经免疫调节机制与干预评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性失代偿性心力衰竭。急性失代偿性心力衰竭(ADHF)是致病和致死的重要原因。它与全身炎症增加和不良结局相关。既往研究已证明心力衰竭(HF)患者炎症增加。ADHF 中交感神经系统活动增加与炎症有关。既往 HF 中的抗炎药物治疗对心血管结局未显示出显著影响。通过刺激耳屏(LLTS)进行的低强度迷走神经刺激是一种非侵入性方式,可调节自主神经张力并由此调节炎症。迷走神经刺激被认为可增加副交感活动并抑制交感活动。近期实验和临床数据提示,低强度耳屏神经刺激(LLTS)可能产生相同的所需神经调节效

【主题与分类】

主题标签:Acute Decompensated 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/NCT02898181

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02898181

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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:急性失代偿性心力衰竭。急性失代偿性心力衰竭(ADHF)是发病和死亡的主要原因。它与全身炎症增加和不良结局相关。既往研究表明,心力衰竭(HF)患者炎症增加。ADHF中交感神经系统活动增加与炎症有关。既往HF中的抗炎药物疗法对心血管结局未显示出显著影响。通过刺激耳屏(LLTS)进行的低水平迷走神经刺激是一种非侵入性调节自主神经张力并由此调节炎症的方法。迷走神经刺激被认为可增加副交感神经活动并抑制交感神经活动。近期实验和临床数据提示,与LLVNS相比,低水平耳屏神经刺激(LLTS)可能产生相同的理想神经调节效应。

然而,目前尚不清楚LLTS在ADHF中是否会直接导致交感神经张力降低和副交感神经张力增加,或通过神经调节导致促炎细胞因子(CRP、IL-1、IL-6和TNF-α)水平降低以及抗炎标志物IL-10水平升高。自主神经张力可通过心率变异性进行评估。本提案的目的是确定LLTS对ADHF患者炎症细胞因子和HRV的影响。患者将被随机分配至活性刺激组或假刺激组(每日2小时)。收集的血清(入院后和出院日)将用于细胞因子和生物标志物检测。我们还将记录10-15分钟心电图以评估HRV。呼吸困难将通过患者评估工具(视觉模拟量表)进行评定。本研究可能首次确立LLTS对ADHF患者炎症抑制以及呼吸困难评分、肾功能和HRV改善效果的证据。

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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