接受TAVR患者中ATTR心脏淀粉样变性的患病率

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为接受TAVR的老年重度钙化性主动脉瓣狭窄患者中ATTR心脏淀粉样变性的患病率,属于循环系统疾病/心力衰竭方向

Jordan Collaborating Cardiology GroupJordan Collaborating Cardiology Group
clinicaltrials
浏览 4
医学影像分类ATTR Amyloidosis Wild TypeSevere Aortic StenosisAortic Valve StenosisMiddle East Studies
Prevalence of ATTR Cardiac Amyloidosis in Patients Undergoing TAVR

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

接受TAVR患者中ATTR心脏淀粉样变性的患病率

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为接受TAVR的老年重度钙化性主动脉瓣狭窄患者中ATTR心脏淀粉样变性的患病率,属于循环系统疾病/心力衰竭方向。源站描述指出,ATTR心脏淀粉样变性在老年重度钙化性主动脉瓣狭窄患者中占4%至16%,其关联机制尚不完全清楚,存在两种假说;TAVI是老年重度钙化性主动脉瓣狭窄患者的首选治疗,研究显示接受TAVI的患者中ATTR心脏淀粉样变性患病率约为10%,诊断基于核素扫描阳性并排除AL淀粉样变性。数据可用于相关患病率分析与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: ATTR Amyloidosis Wild Type, Severe Aortic Stenosis, Aortic Valve Stenosis, Middle East Studies。ATTR心脏淀粉样变性(CA)存在于4%至16%的老年重度钙化性主动脉瓣狭窄(AS)患者中。这种关联的原因尚不完全清楚。有两种假说可以解释这种关联:1. 主动脉瓣的淀粉样蛋白浸润作为触发因素,导致内皮损伤和随后的钙化。2. AS引起的心肌应变增加可能局部促进淀粉样蛋白生成和组织浸润的过程。经动脉主动脉瓣置换(TAVI)是老年重度钙化性AS患者的首选治疗。研究表明,在接受TAVI的患者中,ATTR心脏淀粉样变性的患病率约为10%。诊断基于核素扫描阳性(PYP、DPD或HMDP)并排除AL淀粉样变性。

【主题与分类】

主题标签:ATTR Amyloidosis Wild Type、Severe Aortic Stenosis、Aortic Valve Stenosis、Middle East Studies。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/NCT06015997

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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:ATTR淀粉样变性野生型、重度主动脉瓣狭窄、主动脉瓣狭窄、中东研究。在患有重度钙化性主动脉瓣狭窄(AS)的老年患者中,ATTR-心脏淀粉样变性(CA)的患病率为4%至16%。这种关联的原因尚不完全清楚。有两种假说可以解释这种关联:1. 淀粉样物质浸润主动脉瓣,触发内皮损伤及随后的钙化。2. AS引起的心肌应变增加可能局部促进淀粉样物质生成和组织浸润过程。经导管主动脉瓣置换术(TAVI)是重度钙化性AS老年患者的首选治疗方法。研究表明,在接受TAVI的患者中,ATTR心脏淀粉样变性的患病率约为10%。诊断基于核素扫描阳性(PYP、DPD或HMDP),并在扫描阳性的患者中排除AL淀粉样变性。

尽管研究表明ATTR对TAVI患者的预后没有影响,但有证据显示,与未合并ATTR的TAVI患者相比,合并ATTR的患者生活质量更差、院内急性缺血性卒中增加、心脏及心力衰竭住院增加、传导异常增加。此前尚未评估过约旦及中东地区TAVI患者中ATTR的患病率。本研究旨在评估接受TAVI的中东地区老年患者中ATTR心脏淀粉样变的患病率,并记录此类患者与未合并ATTR患者相比的临床特征、手术结局及1年随访情况。

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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