使用KCCQ评估患者报告健康状况以早期发现心力衰竭恶化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭患者,旨在通过Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire(KCCQ)这一疾病特异性自评工具,在14天回忆期内检测临床状态变化,以早期识别心力衰竭恶化(WHF)

I.M. Sechenov First Moscow State Medical UniversityI.M. Sechenov First Moscow State Medical University
clinicaltrials
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医学影像预测Heart Failure
Patient-Reported Health Status Assessment Using the KCCQ for Early Detection of Heart Failure Worsening

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

使用KCCQ评估患者报告健康状况以早期发现心力衰竭恶化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭患者,旨在通过Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire(KCCQ)这一疾病特异性自评工具,在14天回忆期内检测临床状态变化,以早期识别心力衰竭恶化(WHF)。研究为研究者发起的前瞻性观察性可行性研究,评估系列KCCQ评估的可行性与可接受性、KCCQ评分时间变化与充血标志物的关系,以及心力衰竭恶化事件或心血管死亡等复合临床结局。数据可用于探索患者报告结局在心力衰竭早期预警中的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心力衰竭。心力衰竭(HF)的病程以心力衰竭恶化(WHF)发作为特征。这些发作会增加住院和死亡风险。目前,用于早期识别WHF的可靠工具尚不完善。Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire(KCCQ)是一种疾病特异性、自填式工具,旨在评估患者状态。KCCQ能够在14天回忆期内检测HF患者临床状态的变化,并具有早期检测WHF的潜力。该研究是一项由研究者发起的前瞻性观察性可行性研究,旨在评估(i)系列KCCQ评估的可行性和可接受性;(ii)KCCQ评分的时间变化与充血标志物之间的关系,以及(iii)临床结局,即心力衰竭恶化事件或心血管死亡的复合终点。

【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/NCT07552142

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    • 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

疾病:心力衰竭。心力衰竭(HF)的病程特征是心力衰竭恶化(WHF)发作。这些发作增加了住院和死亡的风险。目前,用于早期识别WHF的可靠工具尚不完善。堪萨斯城心肌病问卷(KCCQ)是一种疾病特异性、自评式工具,旨在评估患者状态。KCCQ能够在14天回忆期内检测HF患者临床状态的变化,并具有早期发现WHF的潜力。本研究是一项由研究者发起的前瞻性观察性可行性研究,旨在评估(i)连续KCCQ评估的可行性和可接受性;(ii)KCCQ评分的时间变化与淤血标志物之间的关系,以及(iii)临床结局,即心力衰竭恶化事件或心血管死亡(CVD)的复合终点,以及从KCCQ变化5分和10分到临床事件的时间。研究人群将包括120名符合标准的18岁及以上患者。符合条件的患者将每2周接受一次连续KCCQ评估,持续12个月。

经胸超声心动图(TTE)、肺超声(LUS)、6分钟步行试验(6MWT)和血液采样将在基线、3个月、6个月和12个月时进行。结局将在6个月和12个月时收集。

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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