霉酚酸酯与硫唑嘌呤治疗心肌炎对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦淋巴细胞性心肌炎、心力衰竭、扩张型心肌病、心肌病及心源性猝死等循环系统疾病

I.M. Sechenov First Moscow State Medical UniversityI.M. Sechenov First Moscow State Medical University
clinicaltrials
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其他分类Lymphocytic Myocarditis (Disorder)Heart FailureDilated CardiomyopathyCardiomyopathiesSudden Cardiac Death
Micophenolate Mofetil Versus Azathioprine in Myocarditis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

霉酚酸酯与硫唑嘌呤治疗心肌炎对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦淋巴细胞性心肌炎、心力衰竭、扩张型心肌病、心肌病及心源性猝死等循环系统疾病。研究计划于2020年10月至2022年12月在大学临床医院第1分院纳入50例病毒阴性淋巴细胞性心肌炎患者,采用病例对照设计,因病理罕见且心内膜心肌活检诊断费用高昂而无法计算样本量。患者将分为两组,主要组接受甲泼尼龙起始剂量24-40 mg/天联合霉酚酸2 g/天口服治疗1个月,随后甲泼尼龙减至维持剂量4-8 mg/天;比较组方案在源站描述中未完整给出。该数据可用于心肌炎治疗方案的分类与疗效比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:淋巴细胞性心肌炎(疾病)、心力衰竭、扩张型心肌病、心肌病、心源性猝死。计划于2020年10月至2022年12月在大学临床医院第1分院纳入50例符合纳入标准的病毒阴性淋巴细胞性心肌炎患者,开展“病例对照”研究。在本研究中,计算样本量是不可能的,如此数量的患者是由于该病理的罕见性以及强制确认诊断所需的昂贵心内膜心肌活检。接下来,患者将被分为2组。主要组为甲泼尼龙起始剂量24-40 mg/天 + 霉酚酸2 g/天口服,持续1个月,随后将甲泼尼龙剂量减至维持剂量(4-8 mg/天)。比较组为甲泼尼龙起始

【主题与分类】

主题标签:Lymphocytic Myocarditis (Disorder)、Heart Failure、Dilated Cardiomyopathy、Cardiomyopathies、Sudden Cardiac Death。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/NCT05237323

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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:淋巴细胞性心肌炎(疾病)、心力衰竭、扩张型心肌病、心肌病、心源性猝死。计划于2020年10月至2022年12月期间,在第一大学临床医院纳入50名符合纳入标准、被诊断为病毒阴性淋巴细胞性心肌炎的患者,进行“病例对照”研究。在本研究中,计算样本量是不可能的,如此数量的患者既是因为该病的罕见性,也是因为强制确认诊断所需的昂贵的心内膜心肌活检。接下来,患者将被分为2组。主要组为甲泼尼龙起始剂量24-40毫克/天+霉酚酸酯2克/天口服,持续1个月,随后将甲泼尼龙剂量减至维持剂量(4-8毫克/天)。对照组为甲泼尼龙起始剂量24-40毫克/天口服,联合硫唑嘌呤2毫克/公斤口服(100-150毫克/天)。

所有患者将接受标准心力衰竭治疗,包括β受体阻滞剂、血管紧张素转换酶抑制剂或血管紧张素II受体阻滞剂、盐皮质激素受体拮抗剂、血管紧张素受体-脑啡肽酶抑制剂(如需要)、利尿剂(如需要)。第一阶段是患者筛选(病史、新入院的疑似心肌炎患者),包括检查以验证重度和中度亚急性/慢性心肌炎的诊断。基础研究方法:病史采集、体格检查、血液检查(常规、生化)、心电图、动态心电图监测、经胸超声心动图、血液中抗心肌抗体水平的测定:无论是否进食,将静脉血采集于无菌试管中,然后在同一天在正常条件下运送至市第52临床医院实验室进行免疫形态学检查。参考值:抗心肌细胞核抗原抗体(无抗体滴度)、抗内皮抗原抗体(抗体滴度1:40)、抗体

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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