脉冲糖皮质激素治疗ST段抬高型心肌梗死患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于ST段抬高型心肌梗死患者接受脉冲糖皮质激素治疗的相关研究。数据覆盖ST段抬高型心肌梗死、炎症反应、心肌再灌注损伤及心肌损伤等主题,涉及经皮冠状动脉介入治疗(PCI)及支架植入后的预后问题

Thomas EngstromThomas Engstrom
clinicaltrials
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其他预测ST Elevation Myocardial InfarctionInflammatory ResponseMyocardial Reperfusion InjuryMyocardial Injury
Pulse Glucocorticoid Therapy in Patients With ST-Segment Elevation Myocardial Infarction

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

脉冲糖皮质激素治疗ST段抬高型心肌梗死患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于ST段抬高型心肌梗死患者接受脉冲糖皮质激素治疗的相关研究。数据覆盖ST段抬高型心肌梗死、炎症反应、心肌再灌注损伤及心肌损伤等主题,涉及经皮冠状动脉介入治疗(PCI)及支架植入后的预后问题。源站描述指出,尽管治疗不断改进,STEMI患者1年死亡率仍徘徊在约10%,且10%患者会发展为临床心力衰竭,其5年死亡率高达50%。该数据可用于分析糖皮质激素干预对心肌梗死预后的影响,支持心力衰竭风险预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ST段抬高型心肌梗死、炎症反应、心肌再灌注损伤、心肌损伤。背景:使用直接经皮冠状动脉介入治疗(PCI)包括支架植入实现心肌再灌注,是ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者最有效的治疗方法,并显著改善预后。由于治疗的持续改进,STEMI患者的死亡率已大幅下降,但尽管有这些改进,死亡率似乎已在1年内达到约10%的平台期。此外,10%的患者会发展为临床心力衰竭,其本身5年死亡率达50%。而且,充血性心力衰竭因疲劳、呼吸困难及运动能力下降而与严重受损的生活质量相关。因此,需要进一步改进治疗以降低事件发生率。

【主题与分类】

主题标签:ST Elevation Myocardial Infarction、Inflammatory Response、Myocardial Reperfusion Injury、Myocardial Injury。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/NCT05462730

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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

疾病:ST段抬高型心肌梗死、炎症反应、心肌再灌注损伤、心肌损伤。背景:采用直接经皮冠状动脉介入治疗(PCI)包括支架植入实现心肌再灌注,是ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者最有效的治疗方法,可显著改善预后。由于治疗方法的不断改进,STEMI患者的死亡率已大幅下降,但尽管取得了这些进步,死亡率似乎已在1年内达到约10%的平台期。此外,10%的患者会发展为临床心力衰竭,而心力衰竭本身在5年内的死亡率为50%。而且,充血性心力衰竭因疲劳、呼吸困难及运动能力下降,与严重受损的生活质量相关。因此,需要进一步改进治疗以进一步降低事件发生率。其中一个关键目标是减少对心肌的损伤(梗死面积),以保护心脏功能并预防死亡和心力衰竭。梗死面积的一个主要驱动因素是再灌注损伤,其可能占受损心肌的 up to 50%。

再灌注损伤发生在闭塞动脉血流恢复后的最初几分钟至几小时内,因此再灌注治疗可被视为一把“双刃剑”,因为缺血性损伤可能因再灌注损伤而进一步加重。然而,再灌注损伤的现象尚未被完全理解,且尚无预防性治疗方法。多种病理生理因素可能促成再灌注损伤,其中炎症被描述为关键因素。炎症在急性心肌缺血发作后立即被诱导,并随后在再灌注后加剧。因此,炎症本身可能导致过度心肌细胞死亡,从而导致STEMI后收缩力下降和梗死面积增加。此外,在STEMI及随后的再灌注过程中,心肌开始愈合和瘢痕形成,导致心脏重塑

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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