肺动脉高压诊断:全国队列研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦肺动脉高压(PAH)的诊断研究,属于循环系统疾病/心力衰竭分类。源站描述指出PAH是一种以肺动脉压力进行性升高为特征的罕见病,可导致右心室功能障碍甚至死亡,尽管治疗进步和认知提高,多项研究仍显示存在显著诊断延迟,如澳大利亚DELAY研究中特发性

University of Sao Paulo General HospitalUniversity of Sao Paulo General Hospital
clinicaltrials
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医学影像分类Pulmonary Arterial Hypertension (PAH)Pulmonary Arterial Hypertension
PulmonAry hyperteNsion DiagnOsis: a National cohoRt reseArch

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

肺动脉高压诊断:全国队列研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦肺动脉高压(PAH)的诊断研究,属于循环系统疾病/心力衰竭分类。源站描述指出PAH是一种以肺动脉压力进行性升高为特征的罕见病,可导致右心室功能障碍甚至死亡,尽管治疗进步和认知提高,多项研究仍显示存在显著诊断延迟,如澳大利亚DELAY研究中特发性PAH从症状出现到诊断平均近4年,拉丁美洲患者平均等待1.6年且超过50%被误诊。数据可用于分析PAH诊断延迟模式及相关临床特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肺动脉高压(PAH)、肺动脉高压(PAH)(WHO第1组肺高压)、肺动脉高压。背景与理由:肺动脉高压(PAH)是一种罕见疾病,其特征是肺动脉压力进行性升高,导致右心室功能障碍,如不治疗可致死亡。尽管治疗取得进展且认知不断提高,多项研究一致显示存在显著的诊断延迟。例如,在澳大利亚DELAY研究中,特发性PAH从症状出现到诊断的平均时间接近4年(47 ± 34个月),患者通常在转诊至PAH中心之前就诊于多位全科医生和专科医生。在拉丁美洲,也报告了类似发现,患者从首次症状到诊断平均等待1.6年,超过50%被误诊

【主题与分类】

主题标签:Pulmonary Arterial Hypertension (PAH)、Pulmonary Arterial Hypertension。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/NCT06998329

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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

适应症:肺动脉高压(PAH)、肺动脉高压(PAH)(WHO第1组PH)、肺动脉高压。背景与依据:肺动脉高压(PAH)是一种罕见疾病,其特征为肺动脉压力进行性升高,若不治疗可导致右心室功能障碍和死亡。尽管治疗不断进步且公众认知日益提高,多项研究仍一致显示存在显著的诊断延迟。例如,在澳大利亚的DELAY研究中,特发性PAH从症状出现到确诊的平均时间接近4年(47 ± 34个月),患者通常在转诊至PAH中心之前已就诊于多位全科医生和专科医生。在拉丁美洲,也报告了类似的结果,患者从首次出现症状到确诊平均等待1.6年,超过50%的患者在确诊PAH之前被误诊为哮喘或心力衰竭等疾病。诊断延迟并不限于PAH。对于许多罕见病,如原发性免疫缺陷、结节病和肌炎,患者往往经历漫长而复杂的诊断过程。

澳大利亚最近一项定性研究强调,诊断延迟从数月到数十年不等,障碍包括症状归因错误、临床医生偏见和诊疗碎片化。在巴西,关于PAH和其他罕见病诊断时间的数据有限。了解当地背景下的诊断轨迹对于指导卫生政策和专业教育至关重要。目的:本研究的主要目的是描述PAH和其他选定罕见病患者从症状出现到确诊的时间特征,并识别诊断的常见障碍和促进因素。具体目标:* 估计从首次症状到诊断的平均时间和中位时间。* 量化诊断前咨询的医疗专业人员的数量和类型。* 识别最终诊断前常见的误诊。* 评估诊断工具(如超声心动图、右心导管检查、影像学)的使用情况和时机。* 比较

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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