间充质干细胞治疗特发性扩张型心肌病
条件:原发性特发性扩张型心肌病。慢性充血性心力衰竭(CHF)是一个公共卫生问题,带来高发病率和死亡率,并在全球范围内给卫生系统造成巨大成本

基本信息
资源简介
间充质干细胞治疗特发性扩张型心肌病
该数据集英文名为 Mesenchymal Stem Cells for Idiopathic Dilated Cardiomyopathy,本站归类于循环系统疾病下的心力衰竭方向,来源站为 clinicaltrials.gov。其主题标签为 Primary Idiopathic Dilated Cardiomyopathy,所针对的疾病条件为原发性特发性扩张型心肌病。数据集围绕慢性充血性心力衰竭这一公共卫生问题展开,该疾病带来高发病率与死亡率,并在全球范围内给卫生系统造成巨大成本。整体而言,该数据集聚焦于间充质干细胞与特发性扩张型心肌病这一特定交叉领域,为相关临床研究信息的汇集与查阅提供入口。
【数据集背景】
慢性充血性心力衰竭(CHF)是一个公共卫生问题,带来高发病率和死亡率,并在全球范围内给卫生系统造成巨大成本。在美国,有500万人患有CHF,每年有6万人进入疾病终末期,两年死亡率达70%至80%。尽管在发达国家CHF的首要病因是动脉粥样硬化性冠状动脉疾病(CAD),但扩张型特发性心肌病(DCM)占新诊断CHF病例的近一半。CHF的治疗包括药物与非药物策略,涵盖植入式心律转复除颤器、心脏再同步治疗以及心脏移植。尽管有这些进展,CHF的预后仍然不佳。心脏干细胞治疗出现已超过十年,该数据集即处于这一探索脉络之中。
【数据内容】
该数据集的主题标签为原发性特发性扩张型心肌病,所涉疾病条件为原发性特发性扩张型心肌病。数据集英文名称明确指向间充质干细胞用于特发性扩张型心肌病这一干预与适应症组合。除上述主题与条件信息外,源站未提供关于具体变量、字段结构、样本量、随访指标或结局数据的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的条件为原发性特发性扩张型心肌病。除来源站与条件信息外,源站未提供关于采集时间范围、采集方式、更新频率或数据提取流程的更多细节。
【适用场景】
基于其主题标签与疾病条件,该数据集适用于关注原发性特发性扩张型心肌病、慢性充血性心力衰竭以及间充质干细胞治疗方向的研究人员、临床工作者与信息检索者,可用于了解该领域的注册研究信息。除上述方向外,源站未提供关于具体适用场景的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01957826
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:原发性特发性扩张型心肌病。慢性充血性心力衰竭(CHF)是一个公共卫生问题,其发病率和死亡率高,给全球卫生系统带来巨大成本。在美国,有500万人患有CHF,每年有6万人达到疾病终末期,两年内死亡率高达70-80%。尽管发达国家CHF的首要病因是动脉粥样硬化性冠状动脉疾病(CAD),但扩张型特发性心肌病(DCM)占新诊断CHF病例的近一半。CHF的治疗包括药物和非药物策略,包括植入式心律转复除颤器、心脏再同步治疗和心脏移植。尽管取得了所有这些进展,CHF的预后仍然不佳。心脏干细胞治疗在十多年前出现,为CHF患者带来了新的希望。尽管干细胞治疗对心血管疾病益处的最广泛证据涉及缺血性心脏病(CAD),但干细胞用于DCM等其他疾病的初步经验令人鼓舞。
这项随机临床试验将纳入70例扩张型心肌病(DCM)患者,其左心室射血分数(LVEF)介于20%至45%之间,且纽约心脏协会(NYHA)功能分级为II-III/IV级并伴有症状。在首次人体试验阶段,10例患者将在心导管术及左心室NOGA XPTM标测后接受经心内膜注射骨髓来源间充质干细胞(MSCs)治疗。数据与安全监查委员会(DSMB)将分析该试验第一阶段的安全性与可行性,随后另60例患者将被随机分配接受MSCs或安慰剂治疗(比例3:1)。主要目标包括安全性与可行性变量,次要目标包括疗效变量。所有患者都将接受完整的心脏影像学方案检查,包括:心电图、超声心动图、带氧耗量测定的平板运动试验
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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